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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क्या स्वतंत्र चर का मानकीकरण करना संपार्श्विकता को कम करता है?
मुझे Bayes / MCMC पर एक बहुत अच्छा पाठ आया है। IT सुझाव देता है कि आपके स्वतंत्र चर का मानकीकरण MCMC (मेट्रोपोलिस) एल्गोरिथ्म को और अधिक कुशल बना देगा, लेकिन यह भी कि यह (बहु) संपार्श्विकता को कम कर सकता है। क्या यह सच हो सकता है? क्या यह …
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रेखीय प्रतिगमन में स्वतंत्र चर के रूप में एक के बराबर अनुपात की व्याख्या करना
मैं श्रेणीबद्ध चर की अवधारणा और संबंधित डमी चर कोडिंग से परिचित हूं जो हमें एक स्तर को आधार रेखा के रूप में फिट करने की अनुमति देता है ताकि कोलीनियरिटी से बचा जा सके। मैं ऐसे मॉडल से पैरामीटर अनुमानों की व्याख्या करने के तरीके से भी परिचित हूं: …
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आदर्श बहुसांस्कृतिकता का एक उदाहरण क्या है?
डिजाइन मैट्रिक्स संदर्भ में सही संपुर्णता का एक उदाहरण क्या है ?XXX मैं एक उदाहरण चाहूंगा, जहां अनुमान नहीं लगाया जा सकता क्योंकि नहीं है।(एक्स'एक्स)β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X′X)(X'X)
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वेरिएंस-कोवरियन मैट्रिक्स व्याख्या
मान लें कि हमारे पास एक रैखिक मॉडल है Model1और vcov(Model1)निम्नलिखित मैट्रिक्स देता है: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 इस उदाहरण के लिए, यह मैट्रिक्स वास्तव में क्या प्रदर्शित करता है? …
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क्या मल्टीकोलिनरिटी और स्प्लिन रिग्रेशन के लिए कोई समस्या है?
प्राकृतिक (यानी प्रतिबंधित) क्यूबिक स्प्लिन का उपयोग करते समय, बनाए गए आधार फ़ंक्शन अत्यधिक मिलीभगत होते हैं, और जब एक प्रतिगमन में उपयोग किया जाता है तो बहुत अधिक वीआईएफ (विचरण मुद्रास्फीति कारक) आंकड़े का उत्पादन होता है, जो मल्टीकोलिनरिटी का संकेत देता है। जब कोई भविष्यवाणी उद्देश्यों के लिए …
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एक प्रतिगमन मॉडल का निर्माण कैसे शुरू करें जब सबसे दृढ़ता से जुड़ा भविष्यवक्ता बाइनरी है
मेरे पास तीन वेरिएबल्स के 365 अवलोकन वाले डेटा सेट हैं pm, tempऔर rain। अब मैं pmअन्य दो चर में परिवर्तन के जवाब में व्यवहार की जांच करना चाहता हूं । मेरे चर हैं: pm10 = प्रतिक्रिया (आश्रित) temp = भविष्यवक्ता (स्वतंत्र) rain = भविष्यवक्ता (स्वतंत्र) मेरे डेटा के लिए …
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संपार्श्विकता का पता लगाने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों के गुण क्या हैं?
मैं यह पता लगाना चाहता हूं कि क्या मेरे ओएलएस रिग्रेशन में कोलिनियरिटी एक समस्या है। मैं समझता हूं कि प्रसरण मुद्रास्फीति कारक और स्थिति सूचकांक दो आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले उपाय हैं, लेकिन प्रत्येक दृष्टिकोण के गुणों या स्कोर क्या होना चाहिए, इसके बारे में कुछ भी …
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कोलियर चर के साथ क्या करना है
डिस्क्लेमर: यह एक होमवर्क प्रोजेक्ट के लिए है। मैं हीरे की कीमतों के लिए सबसे अच्छे मॉडल के साथ आने की कोशिश कर रहा हूं, कई चर पर निर्भर करता है और मुझे लगता है कि अब तक बहुत अच्छा मॉडल है। हालाँकि मैं दो चर में चला गया हूँ …
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श्रेणीबद्ध चरों के बीच संयम
निरंतर भविष्यवक्ताओं के संबंध में बहुत सी मिलीभगत है, लेकिन इतना नहीं कि मैं श्रेणीबद्ध भविष्यवक्ताओं पर पा सकता हूं। मेरे पास इस प्रकार का डेटा नीचे सचित्र है। पहला कारक एक आनुवंशिक चर (एलील काउंट) है, दूसरा कारक एक रोग श्रेणी है। स्पष्ट रूप से जीन बीमारी से पहले …
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अत्यधिक सहसंबद्ध चर के योग और अंतर का संदर्भ लगभग असंबद्ध है
एक पेपर में मैंने लिखा है कि मैं और बजाय रैंडम वेरिएबल और मॉडल करता हूं, जब और अत्यधिक सहसंबद्ध होते हैं और समान रूप से होने वाली समस्याओं (जैसे वे मेरे आवेदन में हैं) को प्रभावी ढंग से हटाने के लिए । रेफरी चाहते हैं कि मैं एक संदर्भ …
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क्या सपोर्ट वेक्टर मशीन विशेषताओं के बीच सहसंबंध के प्रति संवेदनशील है?
मैं 20 विशेषताओं के आधार पर मामलों (TRUE / FALSE) को वर्गीकृत करने के लिए एक SVM को प्रशिक्षित करना चाहूंगा। मुझे पता है कि उनमें से कुछ विशेषताएँ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। इसलिए मेरा सवाल है: सुविधाओं के बीच एसवीएम सहसंबंध या अतिरेक के प्रति संवेदनशील है? कोई संदर्भ?
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सामान्यीकृत योजक मॉडल के लिए विविध मुद्रास्फीति कारक
एक रेखीय प्रतिगमन के लिए सामान्य VIF गणना में, प्रत्येक स्वतंत्र / व्याख्यात्मक चर XjXjX_j को एक साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन में निर्भर चर के रूप में माना जाता है। अर्थात Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i R2R2R^2 से प्रत्येक मान के जमा हो जाती …
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एकाधिक प्रतिगमन में व्याख्यात्मक चर के बीच रैखिक संबंध
मैं डेटा विश्लेषण और ग्राफिक्स आर के कई प्रतिगमन अध्याय का उपयोग कर पढ़ रहा था : एक उदाहरण-आधारित दृष्टिकोण और यह पता लगाने के लिए थोड़ा उलझन में था कि यह व्याख्यात्मक चर (स्कैटलपॉट का उपयोग करके) के बीच रैखिक रिश्तों की जाँच करने की सिफारिश करता है और …
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क्या बहुविकल्पीता को श्रेणीबद्ध चर में निहित किया गया है?
मैंने देखा कि एक बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन मॉडल के साथ छेड़छाड़ करते समय एक छोटी लेकिन ध्यान देने योग्य बहुसंस्कृति प्रभाव था, जैसा कि एक परिवर्तनशील चर की श्रेणियों के भीतर विचरण मुद्रास्फीति कारकों द्वारा मापा गया था (संदर्भ श्रेणी को छोड़कर, निश्चित रूप से)। उदाहरण के लिए, मान लें कि …
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बहुकोशिकीयता की उपस्थिति में रैखिक प्रतिगमन गुणांक के सांख्यिकीय महत्व का निर्धारण
मान लीजिए कि मेरे पास अलग-अलग आबादी के आकार वाले शहरों का एक समूह है, और मैं यह देखना चाहता था कि किसी शहर में शराब की दुकानों और DUI की संख्या के बीच सकारात्मक रैखिक संबंध था या नहीं। जहां मैं यह निर्धारित कर रहा हूं कि यह संबंध …
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