共线性第4页

MCScanX安装与使用 (2022)

为什么要写这篇文章：最近因为需要用到MCScanX画两个物种的共线性点图，但是发现搜到的blog中所提供的安装方法都不太相同，且在都会出现或多或少的问题，另外搜到的所有blog安装链接http://chibba.pgml.uga.edu

果轰桃·2023-02-19 08:16

算法文献阅读7：MCScanX (MCscan的改良升级版)

MCScanX:atoolkitfordetectionandevolutionaryanalysisofgenesyntenyandcollinearityMCScanX：一个用于基因同线性和共线性检测和进化分析的工具包

龙star180·2023-02-18 20:03

sklearn学习笔记——线性回归

龙鹰图腾223·2023-02-17 06:04

回归——岭回归

1、作用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

路Lu727·2023-02-05 14:33

零基础多物种间共线性分析

作为生信小白，在做多物种间共线性分析时，尝试了多种方法，苦于没有计算机基础，一直没能完成，最后锁定TBtools的零命令行作图，几经摸索，终于成功，贼开心。

花舞lala·2023-02-04 10:43

【数据建模工具】数据处理算法讲解之主成分分析

可以使用主成分分析减少变量数目并避免多重共线性，也可以在相对于观测值数目而言有太多预测变量时使用主成分分析。►算法思想主成分分析PCA（PrincipalCo

美林数据Tempodata·2023-02-03 20:51

机器学习模型的艺术

python风控模型·2023-02-03 15:48

互助问答第11期:控制变量不显著等问题

答：模型中控制变量如果比较多，可能是因为共线性，其中包括控制变量与控制变量之间的共线性、控制变量与自变量之间的相

学术苑·2023-02-02 19:35

R语言与临床模型预测——LASSO回归，单因素多因素cox，差异表达分析，Venn图，森林图，列线图，矫正曲线，ROC全套代码及解析——第八部分绘制森林图本专栏可免费答疑

1.下载数据2.匹配基因3.基因去重复4.匹配临床数据5.批量cox回归分析6.差异表达基因筛选7.取交集，选出预后相关的差异表达基因8.森林图绘制9.lasso回归进一步排除具有共线性的基因10.验证集验证

楷然教你学生信·2023-02-01 12:18

主成分分析

在有限的数据集下，过高的数据维数会导致维度灾难；降维的方法包括特征提取和特征选择；主成分分析是将原始共线性的特征转化为相互正交的特征，从而实现特征提取。

李奕辰的爸爸·2023-02-01 05:20

20190814SPSS学习心得(三)

6bd9f7257faf·2023-01-30 22:52

ols回归结果分析表python_OLS回归结果Python中coef的VIF

我有一个需要处理的n个变量的模型，所有变量的多重共线性值无助于删除共线性最高的值。在这看起来是个答案但是我如何在这个工作簿上运行它呢。在下面是代码和摘要输出，这也是我现在所在的地方。

weixin_39630106·2023-01-30 14:53

python实现ols回归

封装需要存储的回归结果3.4ExogEmpty：自变量空时抛出异常3.5my_ols：ols回归主干3.6stan_calcu：计算标准化回归系数3.7arch_test：异方差检验3.8vif_test：检测多重共线性

ftcyllb·2023-01-30 13:39

数据预处理-数据降维

《Python数据分析与数据化运营第2版》读书笔记一、是否需要降维的判断依据数据维度：如果数据维度很高，或者数据维度不高但是存在共线性等情况，则可以考虑降维；对模型的计算效率与建模时效性有要求：如果对时效性要求很高

神威光·2023-01-29 04:11

Python数据分析与挖掘——回归模型的诊断

Fo*(Bi)·2023-01-27 10:59

数学建模学习笔记——多元回归

显著大于0，交互效应正向显著小于0，交互效应负向定性数据描述——数据透视表分析——数据透视图联合显著性检验P值要小于0.05——>模型才成立G4多重共线性——虚拟变量（n-1）G1评价量平均相比于

Grateful_Dead424·2023-01-26 23:16

数学建模学习笔记（清风）——多元线性回归

SELF...DISCIPLINE·2023-01-26 23:16

数学建模学习笔记（9）多元线性回归分析（非常详细）

多元线性回归分析1.回归分析的地位、任务和分类2.数据的分类3.对线性的理解、系数的解释和内生性4.取对数预处理、虚拟变量和交互效应5.使用Stata进行多元线性回归分析6.异方差7.多重共线性8.逐步回归法

北岛寒沫·2023-01-26 23:15

数学建模学习笔记（10）：岭回归和Lasso回归

文章目录基本概述岭回归Lasso回归基本概述方法功能：可以视为逐步回归法的升级版，主要用于在回归模型中存在多重共线性时筛选自变量。

北岛寒沫·2023-01-26 23:15

数据预处理方法

文章目录1.数据归一化2.剔除异常值3.对比训练集测试集4.相关性分析5.多重共线性分析5.1判别标准5.2PCA解决共线性6.构造特征7.探究数据分布7.1Q-Q图和P-P图7.2Box-Cox变换在机器学习或深度学习对数据进行预处理时可以从下列因素进行考虑

Suppose-dilemma·2023-01-26 22:37

python结构方程模型_结构方程模型的构建

今日所学：结构方程模型的构建步骤：1数据特征检验，数据应为多元正态分布(1)，且不存在严重的共线性问题(2)；2各测量模型的验证性因素分析结果符合要求(3)；3构建结构方程模型并进行模型拟合度分析；4模型拟合修正

泰坦V·2023-01-22 08:52

特征选择和共线性问题

1.特征选择的原因提高模型稳定性的需要提高模型预测能力的需要提高运算速度和运算效率的需要2.特征选择的过程2.1结合业务经验先行筛选很多时间业务专家一针见血的商业敏感性可以有效缩小自变量的考察范围，准确圈定最有价值的预测变量，提高判断和筛选效率。2.2用线性相关性指标进行初步筛选2.2.1皮尔逊Pearson相关系数r=∑(x−xˉ)(y−yˉ)∑(x−xˉ)2∑(y−yˉ)2r=\frac{\s

==樛木==·2023-01-22 08:40

python多项式拟合结合lasso回归_2020-05-17 第八章岭回归与Lasso回归模型(python)

岭回归与Lasso回归模型01线性回归模型的短板背景知识根据线性回归模型的参数估计公式可知，得到β的前提是矩阵可逆，但在实际应用中，可能会出现自变量个数多于样本量或者自变量间存在多重共线性的情况，即的行列式为

weixin_39636718·2023-01-18 22:47

第二章.线性回归以及非线性回归—LASSO算法

线性回归以及非线性回归2.13LASSO算法1.前期导入：通过构造一个一阶惩罚函数获得一个精炼的模型；通过最终确定一些指标(变量)的系数为零，解释力很强岭回归估计系数等于0的机会微乎其微，造成筛选变量困难擅长处理具有多重共线性的数据

七巷少年^ω^·2023-01-18 22:39

多元线性回归多重共线性的危害

多元线性回归多重共线性的危害作者：居居日期：2021-11-05importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams

居居山·2023-01-17 16:50

数学建模：9 多元线性回归分析

向前/后逐步回归筛选自变量检验自变量之间是否多重共线性（计算VIF）内生性、核心变量与解释变量虚拟变量，个数=分类数-1，否则有多重共线性stata软件回归模型假设检验、回归系数假设检验与解释自变量对因变量的影响程度

NElks·2023-01-17 10:06

解决多元线性回归的多重共线性问题

在上一章我们提到多重共线性的影响以及产生的原因，因为在解释变量存在多重共线性的情况下，使用普通最小二乘法估计参数会导致参数估计方差太大，使普通最小二乘法的效果很不理想。

数据分析师小杰的成长之路·2023-01-16 18:15

面试制胜法宝|实操三大模型算法，這一大特征重要性筛选方法学会了

在建模过程中，为了提高模型训练的学习效率与性能精度，特征筛选是一个必不可少的环节，以银行等金融机构最常用的逻辑回归模型为例，经常采用预测性（IV）、相关性（pearson）、共线性（VIF）等维度来选择合适的特征变量

番茄风控·2023-01-14 19:29

【阶段三】Python机器学习27篇：机器学习项目实战：数据降维：主成分分析PCA、基本原理与PCA模型：人脸识别

如果将所有特征数据都用来拟合模型，会提高模型的复杂度，造成过拟合风险显著增大，且不同的特征数据间可能存在共线性。此时就需要对数据进行降维，以浓缩特征向

胖哥真不错·2023-01-14 10:57

数学建模学习1.22——多元回归分析

清风老师课程目录一、回归分析简介二、数据分类与数据处理方法三、线性回归四、回归系数的解释与模型分类五、回归实例六、错误论文分析七、清风老师的毕业论文讲解八、异方差，多重共线性和逐步回归一、回归分析简介二

淡豆豉七号·2023-01-12 07:18

数学建模学习——回归分析

计算方差时把差距较大的参数删了，但是实际上没有删系数为零是因为系统判断为两参数具有多重共线性//导入数据importexcel

芸森的仓库·2023-01-12 07:47

利用 DIAMOND、MCScanX、TBtools 分析物种基因组间的共线性区段与基因复制事件

本文通过4个兰花的基因组注释，主要利用MCScanX软件分析NB-ARC基因家族在不同物种间的共线性区段以及基因复制事件。

浓香鸭腿面·2023-01-11 17:23

2022国赛官方评审C题要点

同时由于定和约束，成分数据各变量之间具有明显的共线性，使得常规的统计分析

热心网友俣先生·2023-01-10 19:12

matlab连续投影算法SPA使用示例

连续投影算法（SuccessiveProjectionsAlgorithm，SPA）是一种使矢量空间共线性最小化的前向变量选择算法，它的优势在于提取全波段的几个特征波长，能够消除原始光谱矩阵中冗余的信息

PeanutbutterBoh·2023-01-10 11:09

R语言实战-第八章 R in action-chapter8

#第八章回归#简单线性回归#用到基础包中的women数据集，研究身高与体重的关系head(women)fit2表明存在多重共线性问题car::vif(fit)sqrt(car::vif(fit))>2#

Anny Yeung·2023-01-09 19:21

三级指标主成分分析_主成分分析计算方法和步骤

但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此,在多指标的数据分析中,如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体之间的差异,成为研究者关心的问题。

weixin_39662834·2023-01-07 14:59

机器学习-sklearn第十二天——笔记

多元线性回归的基本原理2.2最小二乘法求解多元线性回归的参数2.3linear_model.LinearRegressionclass3回归类的模型评估指标3.1是否预测了正确的数值3.2是否拟合了足够的信息4多重共线性

鹿衔草啊·2023-01-07 07:05

python虚拟变量回归_如何处理虚拟变量的共线性以进行线性回归？

Iamusingscikit-learnLogisticRegressiononadatasetofhouseholdcharacteristicsandtryingtounderstandhowtopreparetheindependentvariables.Ihavecreatedbinarydummyvariablesinplaceofcategoricalvariables.e.g.The

weixin_39621794·2023-01-07 03:11

算法建模流程详解及python代码实现

算法建模前言建模的一般流程代码实现（以逻辑回归为例，重在解释流程）导入相关模块数据清洗及降维woe编码（好处不需要填充缺失值不需要数据标准化）检验多重共线性（在这步之后决定样本不平衡怎么处理）模型训练（

ecnu_frc_new·2023-01-06 11:04

经验分享：如何运用R的MICE包对数据集中不同变量采用不同方法及跳过部分变量进行多重插补

multipleimputation)，遇到两个具体需求：（1）只需针对缺失值较高的部分变量而不是全部变量进行填充（但仍想将全部变量纳入数据集中）；（2）对于不同的具体变量，采用不同的多重插补具体方法（如处理存在多重共线性问题的部分变量需要采用

yanxiz·2023-01-05 23:32

具有相关关系的数据处理：线性混合模型与广义线性混合模型

进行数据分析时，会发现有时候一个模型中的变量之间可能具有相关性（correlation），比如面积和长度就具有高度的相关性，如果同时对这些参数建模，就存在共线性问题，所以一般是只针对其中一个参数建模。

JessssseYule·2023-01-05 22:44

线性模型——异方差、序列相关、多重共线性与内生性的处理

在实际的计量经济学问题中，完全满足回归的基本假设的情况并不多见。不满足基本假定的情况。称为违背基本假定违背基本假定的情况主要包括：随机干扰项存在异方差随机干扰项的序列相关（或称自相关）解释变量之间的多重共线解释变量为随机变量，存在内生性异方差性线性模型的基本假设中有var(u|x1,x2...xk)=d，即随机干扰项的方差不因自变量的不同而不同。表现在现实的经济生活中，以消费水平受到收入水平的影响

weixin_33698823·2023-01-05 12:15

计量经济学第四章

计量经济学第四章简记放宽基本假设的模型多重共线性后果检验判定有无多重共线性判断共线性范围克服方法异方差性后果检验修正内生解释变量问题后果工具变量法工具变量的选取：工具变量的应用模型设定偏误问题类型后果检验放宽基本假设的模型严重的多重共线性随机干扰项序列异方差性解释变量具有内生性模型设定有偏误多重共线性后果完全共线性下参数估计量不存在近似共线性下参数估计量方差变大

会打DJ的惊鸿·2023-01-05 12:11

【中级计量经济学】Lecture 10 内生性和工具变量法

内生性问题内生性的产生原因内生性的后果10.2内生性问题的处理寻找代理变量（IQ）工具变量法（IV）估计工具变量的选取工具变量矩估计（GMM）两阶段最小二乘法（2SLS）单个内生解释变量，多个IV多重共线性与

一圈YQ·2023-01-05 12:40

多元回归分析

02回归的分类03数据线性回归回归系数虚拟变量回归实例01题目02描述性统计03Stata回归04标准化回归系数05Stata代码误差扰动项检验异方差处理异方差检验多重共线性多重共线性处理lasso回归和岭回归

苗半里·2023-01-03 12:59

Logistic回归预测模型—— 整体概述（也适用于其他回归模型）

但有时，比如变量数目过多、变量间存在共线性或者缺失值较多而不愿舍弃掉含有缺失值的样本，先单后多就存在诸多局限性。如何克服这些问题呢?我们可以使用一些具有自变量筛选功能的方法。

全宇宙最美Sofia·2023-01-03 10:42

python统计分析--2.预分析：异常值、缺失值处理

文章目录1.缺失值处理1.1导入数据1.2观察数据1.3缺失值处理方法2.异常值处理2.1异常值---强异常值的处理2.2特征筛选(Filter过滤法)2.3共线性2.4logistics、对数、指数、

亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-03 07:27

Python机器学习：replace()给字段值赋值

像“性别”这类数据尽量不要使用OneHot编码，因为OneHot编码后分成两个字段性别_是否男，性别_是否女，这两个字段是高度相关的，自变量具有相关关系也称为多重共线性，会影响预测的精度。

紫昂张·2023-01-02 11:53

LR的优缺点

LR的优缺点优点一、预测结果是界于0和1之间的概率；二、可以适用于连续性和类别性自变量；三、容易使用和解释；缺点一、对模型中自变量多重共线性较为敏感，例如两个高度相关自变量同时放入模型，可能导致较弱的一个自变量回归符号不符合预期

闪闪亮亮·2023-01-01 00:47

python 假设检验区间估计_Python统计学基础

统计学基础描述性统计数据类型数据的位置数据的离散度随机变量简介概率与概率分布离散型随机变量连续型随机变量期望值与方差二项分布正态分布其它分布变量的关系推断统计区间估计假设检验t检验单样本t检验独立样本t检验配对样本t统计量的构造方差分析方差分析之Python实现单因素方差分析多因素方差分析析因素方差分析回归分析一元线性回归模型多元线性回归模型考量自变量共线性因素的新模型描述性统计数据类型数据可分为

龚子仪·2022-12-31 22:07

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