多重共线性第8页

1、逻辑回归（Mnist数据集）

2.逻辑回归缺点：1）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，符号被扭转。需要利用因子分析或者变量聚类分析等手段来选择代表

MakeStart·2020-06-28 19:15

计量经济学学习笔记：多重共线性、异方差、自相关

Claire_chen_jia·2020-06-28 17:58

分类算法----逻辑回归Logistic原理和Python实现学习笔记

取是的概率为P，y取否的概率为1-P，研究的是当y取是发生的概率p与xi的关系逻辑回归优点：1）预测结果是介于0和1之间的概率；2）可以适用于连续性和类别性自变量；3）容易使用和解释；缺点：1）对模型中自变量多重共线性较为敏感

千语_肉丸子·2020-06-27 04:13

用Python底层编写进行计量经济分析（四）：自相关（原因、结果、检验：DW检验、补救：广义线性回归）

系列前面的文章：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

nbszg·2020-06-27 01:34

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

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

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

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

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

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

线性回归目录一、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

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

《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

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

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

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

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

Stata: 拉索回归和岭回归 (Ridge, Lasso) 简介

知乎||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

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，会对结果造成偏差在消除多重共线性的问题的时候

士多啤梨苹果橙_cc15·2019-12-27 04:29

用岭回归和LASSO糖尿病治疗效果好坏

岭回归和LASSO排除多重共线性和变量选择，是回归中重要的两个问题，排除共线性归根到底是变量选择的问题。筛选出重要的变量，是一个数据挖掘问题。

apricoter·2019-12-18 14:04

机器学习算法

3）LR对于数据中小噪声的鲁棒性很好，并且不会受到轻微的多重共线性的特别影响。

熊大状·2019-12-08 02:02

回归分析|r^2|Se|变差|多重相关系数|决定系数|多重共线性|容忍度|VIF|forward selection|backward elimination|stepwise regression procedure

应用统计学-回归分析拟合度使用r^2和Se来检验。显著性检验中，对于线性model使用ANOVA，对于单独的回归系数使用t检验。最小二乘法、贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数，最小二乘法是最小化残差平方和。基于model影响变差的因素有随机误差和自变量x。因为R^2=SST/SSE，所以取值在（0,1）。而AdjustedR^2=MST/MSE，其中SST自由度是n-1，SSR自由度是k，则SSE

YUANya·2019-10-24 21:00

系统学习机器学习之特征工程（三）--多重共线性

什么是多重共线性？回归中的多重共线性是一个当模型中一些预测变量与其他预测变量相关时发生的条件。严重的多重共线性可能会产生问题，因为它可以增大回归系数的方差，使它们变得不稳定。

Eason.wxd·2019-10-18 09:59

线性回归：多重共线性的相关数学推导

多元线性回归使用最小二乘法求解，对多元线性回归的损失函数求导，并得出求解系数的式子和过程：最后一步中需要左乘XTX的逆矩阵，而逆矩阵存在的充分必要条件是特征矩阵不存在多重共线性。

Zen of Data Analysis·2019-10-10 13:26

逻辑回归解决共线性问题

所以多重共线性本质上是数据问题。造成多重共线性的原因有一下几种：1、解释变量都享有共同的时间趋势；2、一个解释变量是另一个的滞后，二者往往遵循一个趋势；3、由于数据收集的基

XcsdnJ2713·2019-09-11 11:00

spss分析存在共性线后，接下来是怎么分析？

在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关，这种情况被称作多重共线性问题。

spssau·2019-09-04 12:00

机器学习第一讲 R语言线性回归假设检验以及解决方法

①变量之间不存在完全共线性判定方法：计算变量之间的相关系数（或者计算方差膨胀因子vif(fit)）如果方差膨胀因子超过10，则回归模型存在严重的多重共线性。

Jinsen0901·2019-08-25 14:53

特征降维（主成分分析）

特征过多会可能出现特征之间具有多重共线性，即相互之间具有关联关系，导致解空间不稳定，模型泛化能力弱，过多特征也会妨碍模型学习规律，因为诸如此类的问题，一般来说，如果特征过多，我们都会在特征工程里面减少输入的特征

JessssseYule·2019-07-09 07:17

可决系数R^2和方差膨胀因子VIF

但还有一个显著的因素，就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对测试集预测能力不佳。为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。

丑心疼·2019-06-30 14:00

「数据游戏」：使用岭回归预测招商银行的股价

岭回归岭回归是回归的一种，它解决回归中重大疑难问题：排除多重共线性，进行变量的选择，在存在共线性问题和病态数据偏多的研究中有较大的实用价值。

U2FsdGVkX1x·2019-05-14 00:00

用Python实现岭回归算法与Lasso回归算法并处理Iris数据集

然而在实际问题中，常常会出现特征之间出现多重共线性的情况，使得行列式的值接近于0，最终造成回归系数无解或者无意义。

国梁·2019-05-12 18:00

岭回归和Lasso 回归

线性回归存在问题：在处理复杂的回归问题时，普通的线性回归问题会出现预测精度不够的问题，如果模型中特征之间有较强的相关关系时，即特征之间出现严重的多重共线性时，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计的方差太大

IMWTJ·2019-03-24 20:24

【机器学习】LASSO算法&弹性网络

这两种正则化的目的有一个很重要的共同点就是抵抗多重共线性，在岭回归中我们使用的是L2正则化，那么今天就简单的说一下L1正则化。上边的函数就是Lasso算法的代价函数，也是L1正则化之后的代价函数。

MatrixYg·2019-03-20 23:21

大数据之数据预处理

1.数据处理的主要操作2.离散化与连续化3.特征提取与构造4.数据选择与构造5.缺失值的处理6.多重共线性和内生性1.数据处理的主要操作映射与收集数据：我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性，这样才方便我们接下来的数据处理

顾鹏pen·2019-03-17 20:00

机器学习面试必知：LR中的共线性问题和解决方法