共线性

统计学六 回归模型

三、最小二乘法前提假设（高斯马尔夫假设）线性于参数：回归参数为线性；随机抽样：残差无序列相关；不存在完全共线性：不存在线性相关；（多元
Little_mosquito_·2022-12-02 00:15

python 回归去掉共线性_多元线性回归与模型诊断

一、多元线性回归1.多元线性回归的基本表达式在多元线性回归中会有多个解释变量：预测解释变量的估计方程如下：注：额外的假设条件①解释变量之间不能存在太强的线性相关关系(一般ρF(关键值)，则拒绝原假设H0.Python案例分析：#导入cv模块importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd
weixin_39815600·2022-12-01 10:19

施密特正交化_量化投资因子正交化

01背景因子多重共线性如上一篇所述，传统的多因子模型一般采用IC加权、I
weixin_39873325·2022-12-01 01:52

python数据分析实战：DCM模型设计及实现（以波音公司用户选择为例）

文章目录1.DCM介绍2.项目背景3.数据预处理3.1变量的分类3.2长宽数据转换3.3数据初筛4.模型构建4.1单因素分析卡方分析MNL模型单因素回归分析结果汇总4.2共线性检测4.3哑变量处理4.4
Bernard.Dong·2022-11-30 10:19

spss-多元线性回归分析

原则上要求因变量是连续型变量，其预测值与实际观测值的差值（模型中的e）服从正态分布，并且在不同的X取值上方差相同，另外，要求因变量的观测值相互独立（如年龄、饮酒年限、高血压与年龄的关系就不独立），不独立会导致多重共线性
Squirrelity·2022-11-30 01:45

回归分析的几个问题：异方差性、自相关性、多重共线性

在回归分析学习笔记（一）：尽量详细且说人话中介绍了经典回归分析的基本假设，如果假设条件不满足会出现一些问题，现在就来具体的介绍一下。对于我们分析的具体问题，叙述逻辑为：概念描述——产生原因——导致结果——补救措施。基本假设x1,...,xpx_1,...,x_px1,...,xp是确定性变量，不是随机变量；解释变量之间不相关，样本容量个数大于解释变量个数，即X\boldsymbolXX的秩为p+1
_StarryNight_·2022-11-29 19:00

回归算法中特征线性相关会怎样

如果把问题更加简化一点，假设两个单变量x1,x2x_1,x_2x1,x2线性相关，那么可以写成如下形式x1=a⋅x2+bx_1=a\cdotx_2+bx1=a⋅x2+b2.特征的共线性一般在线性回归模型中
bitcarmanlee·2022-11-29 18:14

实操|特征变量多重共线性的分析与检验(含代码)

对于Linear回归、Logistic回归等线性模型来讲，特征变量的多重共线性是衡量模型性能的一个重要维度。因此，如何有效识别并解决模型特征的多重共线性问题，是实际业务场景建立线性模型过程的必要环节。
番茄风控·2022-11-29 14:23

多重共线性

多重共线性定义一个回归模型中的一些或全部解释变量之间存在一种完全或准确的线性关系。
量化密码库·2022-11-29 14:53

多元回归分析存在多重共线性了怎么办？

在进行多元回归分析时，两个自变量之间可能存在线性相关，所谓线性用数学公式表示如下即两个自变量之间的关系是一条直线，称之为共线性，当三个或以上自变量之间存在共线性时，称之为多重共线性，数据公式表示如下其中
生信修炼手册·2022-11-29 14:53

多重共线性分析 与 方差膨胀因子VIF

学习链接：linklink2建立线性回归相关模型之前，都需要对特征变量进行多重共线性分析。
Michael_Flemming·2022-11-29 14:53

matlab消除多重共线性,多重共线性问题的几种解决方法-解决多重共线性的方法...

多重共线性问题的几种解决方法在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。
怜鑫·2022-11-29 14:23

python面板数据回归_面板数据回归需要检验多重共线性吗？

面板数据回归需要检验多重共线性吗看到很多文献在做面板数据回归分析时没有提到多重共线性的检验，有些书上也写到面板数据可以减轻多重共线性，但不知做面板数据分析时到底需要检验多重共线性不，有人知道么？
weixin_39866265·2022-11-29 14:53

用matlab解决多重共线性问题,几种关于多重共线性回归问题的解决方法

如果违背这一假定，即线性回归模型中某一个解释变量与其他解释变量间存在线性关系，就称线性回归模型中存在多重共线性。多重共线性违背了解释变量间不相关的古典假设，将给普通最小二乘法带来严重后果。
张少轶·2022-11-29 14:52

Python检验多重共线性

importnumpyasnpnp.linalg.cond(results.model.exog)#results为训练好的模型这个好像是根据特征值来检验多重共线性，我本人也不太懂下面来说一说我们最常用的
ZYM66·2022-11-29 14:16

多重共线性如何分析？

判断标准常见的直观判断方法共有四个，如下：（1）某些自变量的相关系数值较大（比如大于0.8）等，可以利用pearson相关系数检验法一般是利用解释变量之间的线性相关程度判断，一般标准是系数大于0.8则认为可能存在多重共线性
spssau·2022-11-29 14:14

逻辑回归模型小结--基于评分模型

逻辑回归模型一、优点和不足二、对变量的要求当用逻辑回归模型来构建评分模型时，入模变量需要满足以下条件：1、变量间不存在较强的线性相关性和多重共线性。
Theo1688·2022-11-29 11:10

多元线性回归-岭回归

目录1.精确相关关系2.高度相关关系3.多重共线性与相关性4.岭回归5.linear_model.Ridge5.1.案例1：加利福尼亚房屋价值数据5.2.案例2:波士顿房价数据集6.选取最佳正则化参数取值
talle2021·2022-11-29 09:43

多元线性回归-Lasso

目录1.Lasso与多重共线性2.Lasso的核心作用：特征选择3.选取最佳的正则化参数取值1.Lasso与多重共线性Lasso全称最小绝对收缩和选择算子(Leastabsoluteshrinkageandselectionoperator
talle2021·2022-11-29 08:54

多重共线性的个人理解

多重共线性(multicolinearity)是指线性回归模型钟的自变量之间由于存在高度相关系数而使模型的权重参数估计失真或者难以估计准确性的一种特性，多重是指一个自变量可能与多个其他自变量之间存在相关关系
两把伞·2022-11-29 08:12

浅谈共线性的产生以及解决方法(下篇——来世)

浅谈共线性的产生以及解决方法(下篇——来世)上篇对共线性问题的诊断以及消除做了详尽的介绍，那么如何与实际场景结合呢？
李未名001·2022-11-29 08:08

浅谈线性、非线性和广义线性回归模型

一、理论1.1多重共线性所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
weixin_33872660·2022-11-29 08:36

[转载]另眼看待变量间多重共线性

多重共线性是使用回归算法时经常要面对的一个问题。
weixin_34357928·2022-11-29 08:36

用matlab解决多重共线性问题,多重共线性和非线性回归的问题

最终发现他是说多重共线性和非线性回归的问题，他认为多个自变量进行不能直接回归，存在共线性的问题，需要进行因子分析(或主成分分析)；说非线性回归不能转换成线性回归的方法，这里我详细说说这两方面的问题到底是怎么回事
苟全性命于治世·2022-11-29 08:06

另眼看待变量间多重共线性

多重共线性是使用回归算法时经常要面对的一个问题。
happylife1527·2022-11-29 07:00

矩阵存在共线性的第二谈

前面一篇文章中我们谈了非正定的问题。那么，针对Mplus中的这个警告做一点解释THEMODELESTIMATIONTERMINATEDNORMALLYTHESTANDARDERRORSOFTHEMODELPARAMETERESTIMATESMAYNOTBETRUSTWORTHYFORSOMEPARAMETERSDUETOANON-POSITIVEDEFINITEFIRST-ORDERDERIVAT
fitzgerald0·2022-11-29 07:30

谈多重共线性

谈多重共线性本文主要讨论古典假定中无多重共线性被违反的情况，主要情况包括多重共线性的实质和产生的原因、后果、检验方法及无多重共线性假定违反后的处置方法。
小高要坚强·2022-11-29 07:27

多重共线性的影响、判定及消除的方法

目录1什么是多重共线性？
意念回复·2022-11-29 01:54

主成分分析法（PCA）的理解（附python代码案例）

目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率
Mayer_myx·2022-11-29 01:16

计量经济学代做，课程设计代做，spss代做，eviews代做，gretl代做

计量经济学代做，课程设计代做，spss代做，eviews代做，gretl代做,计量经济学建模，共线性分析，异方差检验代做，自相关分析代做，对计量经济学，spss,eviews,gretl等有不懂的可以问
m0_72196702·2022-11-28 19:43

实战 lasso特征筛选得到5个基因 cox单因素分析得到很多有意义的基因 如何lasso筛选特征基因 然后再进行cox多因素分析

但这种做法没有考虑到变量之间多重共线性的影响，有时候我们甚至会发现单因素和多因素Cox回归得到的风险比是矛盾的，这是变量之间多重共线性导致模型失真的结果。
YoungLeelight·2022-11-27 19:53

多元线性回归分析（Stata）

目录一、回归分析的介绍与分类二、多元线性回归模型的条件1.线性理解与内生性问题研究2.异方差问题3.多重共线性问题一、回归分析的介绍与分类回归分析的任务是：通过研究自变量X和因变量Y的关系，尝试去解释Y
linengcs·2022-11-27 11:22

光谱特征选择---竞争自适应重加权采样CARS

多元校正模型是目前多组分光谱分析的主要分析方法，但是实际分析数据存在严重的共线性和冗余干扰问题，此外，如何去解释建模变量对实际分析过程具有重要意义。
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:31

spss clementine Twostep Cluster(两步聚类 二阶聚类)

一、前提条件：1.变量之间不存在多重共线性；2.变量服从正态分布；二、原理：第一步，预聚类、准聚类过程：构建聚类特征树（CFT），分成很多子类。
anddyhua·2022-11-27 03:13

机器学习回归模型相关重要知识点总结

独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对
Imagination官方博客·2022-11-27 02:50

R语言的现代线性回归

决定系数与拟合优度5.假设检验二、多元回归1.系数估计与模型拟合2.交互作用模型3.二次模型4.预测与外推的陷阱三、模型构建1.定量与定性自变量2.定性自变量回归3.模型选择4.逐步回归四、稳健估计1.共线性与方差膨胀
zmjia111·2022-11-26 17:22

Lasso回归和岭回归

′y\beta=(X'X)^{-1}X'yβ=(X′X)−1X′y，可知，得到β\betaβ的前提是矩阵X′XX'XX′X可逆，但我们又有一个关于可使用线性回归模型的假设前提：多个自变量之间不存在多重共线性
周永吉·2022-11-25 23:36

岭回归与Lasso回归

岭回归与Lasso回归为什么引入岭回归传统的多元线性回归可能存在多重共线性，岭回归可以看作是传统多元线性回归的升级版，可以打破多重共线性的限制。
Logistic..·2022-11-25 23:05

岭回归——线性回归算法

岭回归：岭回归(英文名：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，通过放弃最小二乘法的无偏性
Imp_北溟·2022-11-25 21:55

Lasso——线性回归

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。通过sklea
Imp_北溟·2022-11-25 21:55

R语言的现代线性回归

决定系数与拟合优度5.假设检验二、多元回归1.系数估计与模型拟合2.交互作用模型3.二次模型4.预测与外推的陷阱三、模型构建1.定量与定性自变量2.定性自变量回归3.模型选择4.逐步回归四、稳健估计1.共线性与方差膨胀
AIzmjl·2022-11-25 19:43

pca主成分分析结果解释_主成分分析（PCA）在模型中的运用

(2)处理变量之间多重共线性的问题；(3)确定变量的权重，将多个变量组合成“一个”变量(这在计量经济学论文中常用到，在此不做介绍)。1.主成分在spss中的
weixin_39940770·2022-11-25 14:05

机器学习之降维（特征选择与特征提取）

为什么要降维：  （1）数据的多重共线性导致解的空间不稳定，维度灾难，模型复杂，导致模型的泛化能力弱；  （2）高维空间样本具有稀疏性，导致模型比较难找到数据特征；  （3）过多的变量会妨碍模型查找规律
望百川归海·2022-11-25 10:44

机器学习-回归模型相关重要知识点

04什么是多重共线性，它如何影响模型性能？05异常值如何影响线性回归模型的性能？06什么是MSE和MAE有什么区别？07L1和L2正则化是什么，应该何时使用？08异方差是什么意思？
赵孝正·2022-11-25 08:20

【SVM分类】基于SPA特征支持向量机SVM实现光谱分类附matlab代码

针对有机污染物光谱数据多重共线性以及谱峰重叠干扰的问题,开展了基于连续投影算法(SPA)和支持向量机(SVM)的紫外-可见光光谱建筑物废弃材料判别方法研究。实验结果表明,SPA作为一种提取光
matlab科研助手·2022-11-24 01:14

【时间序列分析基础系列之二】自回归分布滞后模型

文章目录1分布滞后模型和自回归模型的关系1.1分布滞后模型1.2自回归模型1.3动态分布滞后模型（ADL模型）2缓解多重共线性的估计方法2.1第一类先验约束条件的解决方法2.1.1非线性最小二乘法(NLS
SOMBAM·2022-11-23 12:05

sklearn_Lasso与多项式回归_菜菜视频学习笔记

lasso与多项式回归1Lasso与多重共线性1.1Lasso强大的特征选择能力1.2选取最佳正则化参数2.非线性问题：多项式回归2.1使用分箱处理非线性问题2.2多项式回归PolynomialFeatures2.2.1
chenburong2021·2022-11-23 11:01

sklearn_岭回归与多重共线性_菜菜视频学习笔记

岭回归与多重共线性1.线性回归1.1导入需要的模块和库1.2导入数据，探索数据1.3分训练集和测试集1.4建模1.5探索建好的模型2.回归类模型的评估指标2.1损失函数2.2成功拟合信息量占比3.多重共线性
chenburong2021·2022-11-23 11:00

多重共线性详解

目录解释变量与自变量，被解释变量与因变量1、多重共线性的现象2、出现的原因3、判别标准4、检验方法5、多重共线性有什么影响6、多重共线性处理方法7、其他说明8、多重共线性识别-python代码8.1、vif
佐佑思维·2022-11-22 20:11

多元线性回归matlab代码_五种优化算法实现多元线性回归

'''线性回归的假设条件：1、样本独立，即每个预测样本之间没有依赖关系；2、残差e要服从正态分布，即y_true-y_pred的残差需要服从高斯分布；3、特征之间独立，即特征之间需要独立，如果不独立(共线性
weixin_39898854·2022-11-22 17:00
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他