多重共线性

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。
Allyli0022·2015-10-28 14:00

多重共线性问题的几种解决方法

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。
夜空骑士·2015-10-08 22:51

主成分分析PCA

华夏35度DataMining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。
zkl99999·2015-10-07 22:00

学习日志---线性回归与logistic回归

高维线性回归，也就是一个超平面）（都是一次的，因此称为线性回归）非线性回归分析：非一次的，是曲线，有些可以用线性模型处理，称为广义线性模型，例如Logistic回归；、困难：筛选变量（降维技术），避免多重共线性
wukong0716·2015-08-31 16:08

8、spss做因子分析及主成分分析

在之前关于相关的内容里，我们就说过，做相关，回归等分析的时候，消除多重共线性是一个很复杂很复杂的问题，一次数据分析的变量多达三四十个是很正常的情况，这个时候调整变量的效果往往微乎其微，因此就需要用到一个有力办法
夜空骑士·2015-04-15 15:21

多元线性回归方程建模：使用岭回归与lasso算法选择变量

前言：  本文是作者学习机器学习多元线性回归部分，就消除多重共线性、选择变量问题而做的练习。
Solomon1558·2014-12-06 00:00

【读书笔记】数据出现多重共线性情况：岭回归，lasso回归，适应性lasso回归，偏最小二乘回归

#2.2.3数据出现多重共线性情况：岭回归，lasso回归，适应性lasso回归，偏最小二乘回归#有一些关于多重共线性的度量，其中之一是容忍度(tolerance)或（等价的）方差膨胀因子(varianceinflationfactor
jiabiao1602·2014-12-05 10:36

R语言建立回归分析，并利用VIF查看共线性问题的例子

使用R对内置longley数据集进行回归分析，如果以GNP.deflator作为因变量y，问这个数据集是否存在多重共线性问题？应该选择哪些变量参与回归？
jiabiao1602·2014-09-10 09:32

R小练习，哑变量处理，多重共线性检测

增加一个变量nan,是男的就为1，不是就为0.这里不能增加两个，如果给女也增加一个，会造成严重的多重共线性。
一只小桃子·2014-09-04 16:00

SAS：一些基本知识

通过数据集选项规定将哪些结果保存为SAS数据集，例如covout选项表示将参数估计的协方差矩阵输出到由outest=给出的SAS数据集中，model语句选项选择回归的方法（如回归是否带常数项、是否采用岭回归以克服多重共线性等
xuanmu·2014-06-09 16:15

数据科学之机器学习15: 主成分分析

“文章原创，转载请注明出处”在之前线性回归3提到多重共线性问题，当时说了一些解决这个问题的办法，其中一种就是今天要说的主成分分析。
QQ415171148·2014-05-14 09:00

数据挖掘方法（5）：多重共线性及变量选择方法

一 概念    多重共线性：也即使用的多个预测变量之间存在线性相关。多重共线性会导致解的不稳定，进而可能导致意外的结果。
huangxia73·2014-03-08 19:00

多重共线性的产生原因、判别、检验、解决方法

最近做回归分析，出现了相关系数与回归方程系数符号相反的问题，经过研究，确认是多重共线性问题并探索了解决方法。在此将多重共线性的相关知识整理如下。
diyiziran·2013-11-29 18:57

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。
b_h_l·2013-07-01 16:05

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。
·2013-07-01 16:00

异方差/自相关/多重共线性/协整

from:《金融计量学-基于SAS的金融实证研究》chapter4*异方差; procregdata=capm.rip1 outest=capm.beta; modelmeanrif=meanrmf; outputout=capm.rr=e;/*把回归残差值赋给变量e*/ byp; run; datacapm.r; setcapm.r; r2=e*e; wherep=0； r
yugao1986·2012-05-29 15:00

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·2011-08-16 12:00

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。
statdm·2011-03-31 19:00

布林线的15条基本运用规则

跨市场的交易数据等可以引申出诸多有用的分析指标4、在构造布林线时，引入了VOLALILITY和趋势的概念5、两个相互验证的指标之间必须是不相互关联的，如果采用了同类指标进行比较分析，相互左证，极易造成多重共线性陷阱
继续孤单·2009-06-21 21:00
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