multicollinearity पर टैग किए गए जवाब

जब भविष्यवक्ता चर के बीच मजबूत रैखिक संबंध होता है, तो उनकी सहसंबंध मैट्रिक्स (लगभग) एकवचन बन जाता है। यह "बीमार स्थिति" अद्वितीय भूमिका को निर्धारित करने के लिए कठिन बनाता है जो कि प्रत्येक भविष्यवक्ता निभा रहा है: अनुमान समस्याएं पैदा होती हैं और मानक त्रुटियां बढ़ जाती हैं। Bivariately बहुत उच्च सहसंबंधित भविष्यवक्ता multicollinearity का एक उदाहरण हैं।

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पायथन में कोलीनियर चर को व्यवस्थित रूप से कैसे हटाया जाए? [बन्द है]
बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । इस प्रकार, मैंने सहसंबंध तालिकाओं को देखकर …
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प्रतिगमन में गुणात्मक चर कोडिंग "विलक्षणता" की ओर जाता है
मेरे पास "गुणवत्ता" नामक एक स्वतंत्र चर है; इस चर में प्रतिक्रिया के 3 तौर-तरीके हैं (खराब गुणवत्ता; मध्यम गुणवत्ता; उच्च गुणवत्ता)। मैं इस स्वतंत्र चर को अपने कई रैखिक प्रतिगमन में पेश करना चाहता हूं। जब मेरे पास एक द्विआधारी स्वतंत्र चर (डमी चर ) होता है , तो …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन - मल्टीकोलिनरिटी चिंता / नुकसान
लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, क्या आपको बहुसंस्कृति के बारे में चिंतित होने की आवश्यकता है क्योंकि आप सीधे ओएलएस रिग्रेशन में होंगे? उदाहरण के लिए, एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन के साथ, जहां मल्टीकोलिनरिटी मौजूद है, क्या आपको बीटा गुणांक से इंट्रेंस लेने के साथ सतर्क (ओएलएस रिग्रेशन में) होना चाहिए? ओएलएस प्रतिगमन …
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हम बोलचाल की भाषा कब बोल सकते हैं
रैखिक मॉडल में हमें यह जांचने की आवश्यकता है कि क्या व्याख्यात्मक चर के बीच एक संबंध मौजूद है। यदि वे बहुत अधिक सहसंबंधित होते हैं तो कोलिनैरिटी (यानी, चर एक दूसरे को आंशिक रूप से समझाते हैं)। मैं वर्तमान में केवल व्याख्यात्मक चर के बीच युग्म के सहसंबंध को …
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परफेक्ट मल्टीकोलिनरिटी के कारण यह प्रतिगमन विफल क्यों नहीं होता है, हालांकि एक चर दूसरों के रैखिक संयोजन है?
आज, मैं एक छोटे से डेटासेट के साथ खेल रहा था और एक साधारण ओएलएस प्रतिगमन का प्रदर्शन किया, जिसकी मुझे उम्मीद थी कि सही बहुस्तरीयता के कारण मैं असफल रहा । हालाँकि, यह नहीं था। इसका तात्पर्य यह है कि मेरी बहुसंस्कृति की समझ गलत है। मेरा सवाल है: …
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अशक्त परिकल्पना के तहत विनिमेय नमूनों के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है?
क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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VIF, हालत सूचकांक और eigenvalues
मैं वर्तमान में अपने डेटासेट में बहुस्तरीयता का आकलन कर रहा हूं। VIF और हालत सूचकांक के दहलीज मूल्य नीचे / ऊपर एक समस्या का सुझाव देते हैं? वीआईएफ: मैंने सुना है कि वीआईएफ एक समस्या है।≥ १०≥10\geq 10 दो समस्या चर हटाने के बाद, वीआईएफ है प्रत्येक चर के …
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मल्टीकोलिनरिटी की उपस्थिति में रिज रिग्रेशन अच्छा क्यों काम करता है?
मैं रिज प्रतिगमन के बारे में सीख रहा हूं और जानता हूं कि रिज प्रतिगमन मल्टीकोलिनरिटी की उपस्थिति में बेहतर काम करता है। मैं सोच रहा हूं कि यह सच क्यों है? या तो एक सहज जवाब या एक गणितीय एक संतोषजनक होगा (दोनों प्रकार के उत्तर भी अधिक संतोषजनक …
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क्या मुझे वैरिएबल को चलाने की ज़रूरत है जो कि किमी चलाने से पहले सहसंबद्ध / संपुटित होते हैं?
मैं ग्राहकों के समूहों की पहचान करने के लिए किमी चला रहा हूं। समूहों की पहचान करने के लिए मेरे पास लगभग 100 चर हैं। इनमें से प्रत्येक चर किसी श्रेणी पर एक ग्राहक द्वारा खर्च के% का प्रतिनिधित्व करता है। इसलिए, यदि मेरे पास 100 श्रेणियां हैं, तो मेरे …
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क्या गैर-रेखीय मॉडल का उपयोग करते समय बहु-संपुष्टि के बारे में चिंतित होना चाहिए?
मान लें कि हमारे पास ज्यादातर वर्गीकरण विशेषताओं के साथ एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या है। हम इसे सीखने के लिए कुछ गैर-रैखिक मॉडल (जैसे XGBoost या रैंडम फ़ॉरेस्ट) का उपयोग करते हैं। क्या बहु-संप्रभुता के बारे में अभी भी चिंतित होना चाहिए? क्यों? यदि उपरोक्त उत्तर सही है, तो किसी …
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रैखिक प्रतिगमन जब आप केवल
मान लीजिए कि ।Xβ=YXβ=YX\beta =Y हम वास्तव में नहीं जानते हैं, प्रत्येक भविष्यवक्ता के साथ केवल इसका संबंध, ।YYYXtYXtYX^\mathrm{t}Y साधारण न्यूनतम-वर्ग (OLS) समाधान और इसमें कोई समस्या नहीं है।β=(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y लेकिन मान लें कि एकवचन (बहुकोशिकीयता) के पास है, और आपको इष्टतम रिज पैरामीटर का अनुमान लगाने की आवश्यकता …
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चंक टेस्ट क्या हैं?
मल्टीकोलिनरिटी की उपस्थिति में मॉडल चयन पर एक सवाल के जवाब में , फ्रैंक हार्ले ने सुझाव दिया : सभी चर को मॉडल में रखें, लेकिन प्रतिस्पर्धी चर के प्रभावों के लिए समायोजित एक चर के प्रभाव के लिए परीक्षण न करें ... प्रतिस्पर्धी चर के चंक परीक्षण शक्तिशाली होते …
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मल्टीकोलिनरिटी जब व्यक्तिगत प्रतिगमन महत्वपूर्ण होते हैं, लेकिन वीआईएफ कम होते हैं
मेरे पास 6 चर ( ) हैं जिनका उपयोग मैं भविष्यवाणी करने के लिए कर रहा हूं । अपना डेटा विश्लेषण करते समय, मैंने पहली बार कई रैखिक प्रतिगमन की कोशिश की। इसमें से केवल दो चर महत्वपूर्ण थे। हालाँकि, जब मैंने प्रत्येक चर की व्यक्तिगत रूप से से तुलना …
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आप चर बाहर फेंकने के बिना उच्च बहु-संपार्श्विकता के साथ रैखिक प्रतिगमन में अस्थिर अनुमानों को कैसे संभाल सकते हैं ?
उच्च बहु-संप्रभुता के साथ रैखिक प्रतिगमन में बीटा स्थिरता? मान लीजिए कि एक रेखीय प्रतिगमन में, चर और में उच्च बहु- (सहसंबंध लगभग 0.9 है)।x 2x1x1x_1x2x2x_2 हम गुणांक स्थिरता के बारे में चिंतित हैं, इसलिए हमें बहु-संपार्श्विकता का इलाज करना होगा।ββ\beta पाठ्यपुस्तक समाधान सिर्फ एक चर को दूर फेंकना होगा। …
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बहुसंस्कृति से निपटना
मैंने सीखा है कि पैकेज की vif()विधि का उपयोग करके car, हम एक मॉडल में इनपुट की बहुसंकेतनता की डिग्री की गणना कर सकते हैं। से विकिपीडिया , अगर vifमूल्य से अधिक है 5तो हम विचार कर सकते हैं कि इनपुट multicollinearity समस्या से पीड़ित है। उदाहरण के लिए, मैंने …
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