多重共線性
檢驗多重共線 如果發現存在多重共線性，可以采取以下處理方法。 (1)如果不關心具體的回歸系數，而只關心整個方程預測被解釋變量的能力，則通常可以不必理會多重共線性（假設你的整個方程是顯著的）。這是因為，多重共線性的主要后果是使得對單個變量的貢獻估計不准，但所有變量的整體效應仍可以較准確 ...
原文：多重共線性的解決方法之——嶺回歸與LASSO
多元線性回歸模型 的最小二乘估計結果為 如果存在較強的共線性，即 中各列向量之間存在較強的相關性，會導致的從而引起對角線上的 值很大 並且不一樣的樣本也會導致參數估計值變化非常大。即參數估計量的方差也增大，對參數的估計會不准確。 因此，是否可以刪除掉一些相關性較強的變量呢 如果p個變量之間具有較強的相關性，那么又應當刪除哪幾個是比較好的呢 本文介紹兩種方法能夠判斷如何對具有多重共線性的模型進行變 ...
2015-12-12 10:48 1 24122 推薦指數：
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