共线性第13页

用Python底层编写进行计量经济分析（三）：异方差（原因、结果、检验：White检验、补救：广义线性回归）

系列文章：多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验——White、补救措施——广义线性回归）自相关

nbszg·2020-06-27 01:33

用Python底层编写进行计量经济分析（一）：多元线性回归（参数估计、T检验、拟合优度、F检验）

暂时准备写以下几篇，后面再慢慢补充；多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验

nbszg·2020-06-27 01:33

15_岭回归-Ridge、岭回归API、线性回归和岭回归的对别；逻辑回归、sigmoid函数、逻辑回归公式、损失函数、逻辑回归API、逻辑回归案例、逻辑回归的优缺点、逻辑回归 VS 线性回归等

1、岭回归岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法

to.to·2020-06-26 20:34

第2章-回归模型(2)-模型诊断

我们还需要在计量经济学的基础上验证模型，当模型出现多重共线性、异方差、序列相关等等问题时，我们需要如何应对与处理。

维刚·2020-06-26 20:04

【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配

本文主要讲“变量选择”“模型开发”“评分卡创建和刻度”变量分析首先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在高度相关性，只需保存最稳定、预测能力最高的那个。

scxyz_·2020-06-26 14:34

逐步回归法(Stepwise regression)学习

这是解决多因子的多重共线性的有效办法。原文内容（

songhao22·2020-06-26 13:33

线性回归介绍之七——回归诊断

对于线性回归而言，回归诊断需要处理的问题主要是看是不是有共线性？有没有异常点存在？以及前面所说的是否符合线性回归的使用条件。什么是共线性？这是个更为常见的名词，共线性也叫多重共

shahaizimxm·2020-06-26 08:23

使用 python 做线性回归，scipy，statsmodels，sklearn

但是，这些包目前都不能处理共线性，即自动剔除部分共线性的变量，需要自己去编函数，这一点不如spss或r语言。

心态与做事习惯决定人生高度·2020-06-26 05:36

数字图像处理-----主成成分分析PCA

主成分分析PCA降维的必要性1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2.高维空间本身具有稀疏性。

ranjiewen·2020-06-26 05:53

对于多重共线性的简单理解

各位小伙伴们劳动节快乐,利用假期的这几天的时间,在王者荣耀游戏时间之余研究了一下一直困扰我很久的多重共线性,所以今天能够用一篇文章来讲一讲我理解的多重共线性,并且希望大家可以给我多多指教,话不多说,马上开始

云时之间·2020-06-25 18:16

Ridge Regression

关键字：惩罚项待学习：交叉验证前言：在《线性回归（内含最小二乘法）》中，提到了最小二乘法的“多重共线性”问题。就是说X病态的话w会让y对x非常敏感，不难推断，这个时候w肯定比较大所以才产生这样的结果。

余生最年轻·2020-06-25 18:29

dt_lizhen·2020-06-24 11:20

机器学习：基本概念

脊回归（又叫岭回归，ridgeregression）：是一种专用于共线性

菜鸟哆哆·2020-06-24 07:51

主成分分析与因子分析及SPSS实现

如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个

数据分析技术·2020-06-23 21:05

R语言自带数据包

datingfrom#配对的病例对照数据，用于条件logistic回归InsectSprays#使用不同杀虫剂时昆虫数目iris#3种鸢尾花形态数据LifeCycleSavings#50个国家的存款率longley#强共线性的宏观经济数据

bachiba4397·2020-06-22 16:57

中心化处理（mean centering）的迷思和真相

再讨论中心化处理之前先说一下“多重共线性”。多重共线性是指在回归模型中，变量之间存在高度相关的问题。

垚武田·2020-06-22 06:30

SPSS（十一）SPSS信息浓缩技术--主成分分析、因子分析（图文+数据集）

SPSS（十一）信息浓缩技术--主成分分析、因子分析（图文+数据集）当我们的自变量存在多重共线性，表现为进行回归时候方程系数估计不正常以及方程检验结果不正常，也许我们可以使用变量挑选的办法（手动挑选、向前法

路易三十六·2020-06-22 00:52

线性回归原理

、线性回归介绍二、多元线性回归1、原理2、最小二乘法求解多元线性回归的参数3、sklearn练习三、回归类模型评估指标1、是否预测到了正确的数值2、是否拟合到了足够的信息四、岭回归和Lasso1、多重共线性

晓海xhl·2020-06-21 16:37

线性回归使用的基本条件

（2）各观测间相互独立任意两个观测残差的协方差为0，也就是要求自变量间不存在多重共线性问题。对于如何处理多重共线性问题，请参

ziyue246·2020-06-21 15:18

机器学习与算法（9）--岭回归（Ridge Regression）

岭回归（RidgeRegression）岭回归(ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法

mensyne·2020-06-21 14:28

【ML】线性回归适用场景-原理-优缺点汇总

2.适用场景自变量和因变量之间是线性关系适用于lowdimension，而且每一维之间都没有共线性。3.原理线

凝眸伏笔·2020-06-20 21:12

大数据分析领域模型有哪些

1.降维在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够

中琛魔方灬·2020-06-04 13:02

学习笔记——模型自变量选择的准则

残差平方和SSE越小，决定系数R2R^2R2越大越好：并非如此，增加自变量个数会达到上述效果，但是考虑到多重共线性、变量测量误差累计、参数数目增加等因素，未必会好自由度调整复决定系数达到最大：自变量增多

Demonwuwen·2020-06-01 18:09

线性回归与岭回归以及LASSO回归结果比较

文章目录多重共线性检验线性回归（linearregression）岭回归（ridgeregression）LASSO回归综合比较为了能够比较直观地了解到三种回归方法的区别，本文基于李子奈、潘文卿的《计量经济学

zhuhuaren·2020-05-10 22:28

用Python底层编写进行计量经济分析（二）：多重共线性（原因、结果、检验：条件数/方差膨胀因子、补救：岭回归）

系列文章：多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验——White、补救措施——广义线性回归）自相关

nbszg·2020-04-05 12:06

SPSS经典线性回归分析之三——违背基本假设的回归分析

另外经典线性回归模型还假定自变量x之间无多重共线性。但在建立实际方程模型时，常会遇到与假设相违背的情况。

辛辛辛烷·2020-04-04 10:43

多元线性回归模型的特征降维：主成分回归和偏最小二乘

特别是多个特征之间往往还存在多重共线性关系。主成分分析的核心思想就是降维，把高维空间上的多个特征组合成少数几个无关的主成分，同时

真依然很拉风·2020-03-31 22:13

python数据分析之基情的择天记

人一生都可能无法逆天改命，但你却是要去奋斗一把本文章主要通过最简单的共线性关系，利用gephi工具绘制择天记的人物关系图。准备工作在网上下载《择天记》小说以及创建小说人物的txt。

罗罗攀·2020-03-29 16:46

《数据分析实战-托马兹.卓巴斯》读书笔记第6章-回归模型

你将学习以下主题：·识别并解决数据中的多重共线性·构建线性回归模型，预测发电厂生产的电量·使用OLS预测生产的电量·使用CART估算发电厂生产的电量·将kNN模型用于回归问题·将随机森林模型用于回

邀月·2020-03-28 01:00

聚类中遇到的问题解决

，几乎不用本文除了实际中遇到的，也参照了各种公众号资料1.聚类的中心选择对聚类的影响较大，所以可以选择多次聚类，查看聚类效果2.聚类需要人工设定聚类个数，一般使用轮廓系数和肘部法则来确定最佳类别数3.共线性对聚类的影响较大

enhengz·2020-03-21 02:14

R与线性回归模型

PCR与PLSRPCR是主成分回归，PLSR是偏最小二乘回归PLSR的诞生主要是解决在多元回归里面，决策变量之间出现共线性的问题那么偏最小二乘适用的条件：1.决策变量间存在多重共线性2.决策变量的观测值小于决策变量的个数

小潤澤·2020-03-16 00:24

方差膨胀因子(VIF)学习

参考博客：https://blog.csdn.net/jiabiao1602/article/details/391771251.导入数据,R自带研究共线性的数据集该数据集有7个变量，其中GNP.deflator

lazy_sheep_sheep·2020-03-01 00:27

应用：数据预处理-缺失值填充

个人不建议填充缺失值，建议设置哑变量或者剔除该变量，填充成本较高常见填充缺失值的方法：1.均值、众数填充，填充结果粗糙对模型训练甚至有负面影响2.直接根据没有缺失的数据线性回归填充，这样填充的好会共线性

slade_sal·2020-02-28 14:56

python数据预处理 :数据共线性处理详解

何为共线性：共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。

泛泛之素·2020-02-24 15:48

线性回归模型中的多重共线性问题判别与解决

最近把统计学读完才终于弄明白信用风险模型中所说的多重共线性到底是什么，为什么要求最终模型中一定不能存在多重共线性，本以为这些变量不是都对预测违约率有作用吗？那留着为什么不行呢?

鲁小岑·2020-02-22 21:53

生物信息学共线性分析软件MCScanX的小白安装手册

2019年6月20日20:44------------------------------一、linux系统的选择：由于目的不是为了折腾系统相关的美化，所以选择ubuntu和centos之一。我是用的是ubuntukylin，是ubuntu的中国定制版，较为美观。由于cpu是6200U，为双核四线程64位处理器，所以下载了64位系统（https://www.ubuntukylin.com/down

WalkingLemon·2020-02-22 07:15

circos安装（windows版）

circos是基于perl语言编写的，可用于绘制共线性分析之后的各种圈图，功能之强大，由于安装时需要权限，故选择安装在Windows上1.下载strawberryperl，circos（1）http:/

pomela·2020-02-20 18:47

scikit-learn--Generalized Linear Models(广义线性模型)

然而，最小二乘法的系数估计依赖于模型中变量的独立性，当模型中的解释变量存在相关关系，会导致多重共线性，例如，数据收集没有经过实验设计。岭回归岭回归通过对系数大小增加惩罚解决了最小二乘法的一些问题。

zhilaizhiwang·2020-02-19 05:07

量化投资学习笔记18——回归分析:变量的选择、多重共线性及回归分析的改进

如果模型包含了所有影响因素，称为全模型。如果只包含部分影响因素，称为选模型。影响:①未选入的参数不全为0时，选模型的回归参数为有偏估计。②选模型的预测结果是有偏预测。③选模型的参数估计有较小的方差。④选模型的预测残差有较小的方差。⑤选模型预测的均方误差比全模型小。自变量选择的准则:①残差平方和SSE越小，决定系数R²越大越好。并非如此。②自由度调整复决定系数达到最大。③赤池信息量(AkaikeIn

自由民·2020-02-17 19:00

「生信」共线性分析——MCScanX

目录MCScanX下载及安装数据准备MCScanX运行及结果Ka&Ks计算下游画图脚本最后MCScanX有两个主要的功能,一是,方便使用者发现共线性(collinearity)和同线性(synteny)

bioinfo_boy·2020-02-09 09:05

机器学习 - sklearn.Lasso

因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。Lasso在学习过程中可以直接将部分feature系数赋值为0的特点使其在调参时非常方便。

Gillian小咸·2020-02-05 11:00

sem结构方程

1、回归分析有几方面的限制：（1）不允许有多个因变量或输出变量（2）中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型中（3）预测因子假设为没有测量误差（4）预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释（5）结构方程模型不受这些方面的限制

a0613515b241·2020-02-02 17:13

讲讲共线性问题

多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。

JSong1122·2020-01-06 13:33

R语言异常观测值

PopulationIlliteracyIncomeFrostFALSEFALSEFALSEFALSE>#多重共线性可用统计量VIF进行检测。VIF的平方根表示变量回

肖玉贤·2020-01-04 05:32

回归系列之线性回归的关键问题

如上篇文章，岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归都是以普通的线性回归为基础，先列举下线性回归的模型公式：线性回归模型公式岭回归为解决共线性问题，Lasso回归是为解决变量选择的问题，ElasticNet

wujustin·2020-01-04 00:01

Mapchart: 绘制loci在染色体上的位置图

Mapchart不仅能绘制高密度连锁群，还能标注QTL、绘制LOD变化曲线、不同图谱共线性比较等功能齐全，使用简单。这次我主要学习的是用Mapchart在染色体上标记出多个基因位点。

presentlife·2020-01-01 15:08

Glove模型

Glove：结合两种训练方式，获取更好的词向量二、基本假设词的共现次数与其语义的相关性往往不是严格成比例，所以直接用共线性来表征词之间相关性

小蛋子·2019-12-30 06:18

Stata: 拉索回归和岭回归 (Ridge, Lasso) 简介

|码云 2020寒假Stata现场班(北京,1月8-17日，连玉君-江艇主讲)，「+助教招聘」2020寒假Stata现场班「不显著」是很多跑回归的人的痛处，但有时不显著并非是故事本身的原因，而是多重共线性导致的

stata连享会·2019-12-28 18:08

线性回归中的共线性问题

转自：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/22907932突然想到，在实际情况中，对于回归模型不难保证每维特征的独立性，特征之间难免会存在共线性关系，而线性回归中通常采用的最小二乘法是一种无偏估计

士多啤梨苹果橙_cc15·2019-12-27 04:29

Lasso法构建多基因预测模型-01

筛选基因变量生存资料的经典方法是Cox比例风险回归模型,Cox模型要求自变量之间相互独立，且样本量大于预测变量，很明显在高通量基因表达谱资料中，预测变量（基因数）远远大于样本含量且各变量之间常具有强相关，呈现高维度和共线性

白介素2·2019-12-27 02:55

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