Questions marquées «multicollinearity»

Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...

Aujourd'hui, je jouais avec un petit ensemble de données et j'ai effectué une régression OLS simple que je m'attendais à échouer en raison d'une parfaite multicolinéarité. Mais ce ne fut pas le cas. Cela implique que ma compréhension de la multicolinéarité est fausse. Ma question est: où je me...

J'apprends la régression des crêtes et je sais que la régression des crêtes a tendance à mieux fonctionner en présence de multicolinéarité. Je me demande pourquoi c'est vrai? Une réponse intuitive ou mathématique serait satisfaisante (les deux types de réponses seraient encore plus satisfaisants)....

Stabilité bêta en régression linéaire avec multi-colinéarité élevée? Disons que dans une régression linéaire, les variables et x 2 ont une multi-colinéarité élevée (la corrélation est d'environ 0,9).X1x1x_1X2x2x_2 Nous sommes préoccupés par la stabilité du coefficient , nous devons donc traiter la...

Supposons que Xβ=YXβ=YX\beta =Y . Nous ne savons pas YYY exactement, que sa corrélation avec chaque facteur prédictif, XtYXtYX^\mathrm{t}Y . La solution des moindres carrés ordinaires (OLS) est β=(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y et il n'y a pas de problème. Mais...

J'ai appris qu'en utilisant la vif()méthode du carpackage, nous pouvons calculer le degré de multicolinéarité des entrées dans un modèle. D'après wikipedia , si la vifvaleur est supérieure à celle-ci, 5nous pouvons considérer que l'entrée souffre d'un problème de multicolinéarité. Par exemple, j'ai...

Je connais le concept de variables catégorielles et le codage des variables fictives respectif qui nous permet d'ajuster un niveau comme ligne de base afin d'éviter la colinéarité. Je suis également familier avec la façon d'interpréter les estimations de paramètres à partir de ces modèles: le...

Je lance kmeans pour identifier les clusters de clients. J'ai environ 100 variables pour identifier les grappes. Chacune de ces variables représente le% des dépenses d'un client sur une catégorie. Donc, si j'ai 100 catégories, j'ai ces 100 variables telles que la somme de ces variables est de 100%...

J'ai 6 variables ( X1. . . X6x1...X6x_{1}...x_{6} ) que j'utilise pour prédire yyy . Lors de l'analyse de mes données, j'ai d'abord essayé une régression linéaire multiple. De là, seules deux variables étaient significatives. Cependant, lorsque j'ai effectué une régression linéaire comparant chaque...

En réponse à une question sur la sélection des modèles en présence de multicolinéarité , Frank Harrell a suggéré : Mettez toutes les variables dans le modèle mais ne testez pas l'effet d'une variable ajustée pour les effets des variables concurrentes ... en compétition les uns contre les autres...

Supposons que nous ayons un problème de classification binaire avec des fonctionnalités principalement catégorielles. Nous utilisons un modèle non linéaire (par exemple XGBoost ou Random Forests) pour l'apprendre. Faut-il encore se préoccuper de la multi-colinéarité? Pourquoi? Si la réponse à ce...

Je suis tombé sur un très bon texte sur Bayes / MCMC. Le service informatique suggère qu'une standardisation de vos variables indépendantes rendra un algorithme MCMC (Metropolis) plus efficace, mais aussi qu'elle peut réduire la (multi) colinéarité. Cela peut-il être vrai? Est-ce quelque chose que...

Lors de l'utilisation de splines cubiques naturelles (c'est-à-dire restreintes), les fonctions de base créées sont hautement colinéaires et, lorsqu'elles sont utilisées dans une régression, semblent produire des statistiques VIF (facteur d'inflation de variance) très élevées, signalant la...

Quel est un exemple de colinéarité parfaite en termes de matrice de conception XXX ? Je voudrais un exemple où β = ( X ' X ) - 1 X ' Y ne peut pas être estimée parce que ( X ' X ) n'est pas inversible.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta =

Supposons que nous avons un modèle linéaire Model1et vcov(Model1)donne la matrice suivante: (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...

Il y a beaucoup de choses sur la colinéarité en ce qui concerne les prédicteurs continus, mais pas tellement que je peux trouver sur les prédicteurs catégoriques. J'ai des données de ce type illustrées ci-dessous. Le premier facteur est une variable génétique (nombre d'allèles), le second est une...

Dans un article que j'ai écrit, je modélise les variables aléatoires et plutôt que et pour éliminer efficacement les problèmes qui surviennent lorsque et sont fortement corrélés et ont une variance égale (comme ils le sont dans mon application). Les arbitres veulent que je donne une référence. Je...

Avertissement: Ceci est pour un projet de devoirs. J'essaie de trouver le meilleur modèle pour les prix des diamants, en fonction de plusieurs variables et je semble avoir un assez bon modèle jusqu'à présent. Cependant, j'ai rencontré deux variables qui sont évidemment colinéaires:...

Je veux détecter si la colinéarité est un problème dans ma régression OLS. Je comprends que les facteurs d'inflation de la variance et l'indice de condition sont deux mesures couramment utilisées, mais j'ai du mal à trouver quoi que ce soit de précis sur le bien-fondé de chaque approche, ou sur les...

Je voudrais former un SVM pour classer les cas (TRUE / FALSE) sur la base de 20 attributs. Je sais que certains de ces attributs sont fortement corrélés. Par conséquent, ma question est la suivante: SVM est-il sensible à la corrélation ou à la redondance entre les fonctionnalités? Une...