Estatísticas e Big Data multicollinearity

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Qual é um exemplo de multicolinearidade perfeita?

Qual é um exemplo de colinearidade perfeita em termos da matriz de design XXX ? Gostaria um exemplo onde β = ( X ' x ) - 1 X ' Y não pode ser calculado porque ( X ' X ) não pode ser invertida.β^= ( X′X)- 1X′Yβ^=(X′X)-1X′Y\hat \beta = …

12 regression multicollinearity matrix matrix-inverse

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Interpretação da matriz variância-covariância

Suponha que tenhamos um modelo linear Model1e vcov(Model1)forneça a seguinte matriz: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Neste exemplo, o que essa matriz realmente exibe? Que suposições podemos fazer com segurança para …

12 r interpretation multicollinearity assumptions covariance-matrix

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Existe um problema com a multicolinearidade e a regressão splines?

Ao usar splines cúbicos naturais (isto é, restritos), as funções básicas criadas são altamente colineares e, quando usadas em uma regressão, parecem produzir estatísticas VIF (fator de inflação de variação) muito altas, sinalizando multicolinearidade. Quando se está considerando o caso de um modelo para fins de previsão, isso é um …

12 multiple-regression generalized-linear-model predictive-models multicollinearity splines

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Lidar com a multicolinearidade

Aprendi que, usando o vif()método de carpacote, podemos calcular o grau de multicolinearidade das entradas em um modelo. Na wikipedia , se o vifvalor for maior que 5então, podemos considerar que a entrada está sofrendo de um problema de multicolinearidade. Por exemplo, desenvolvi um modelo de regressão linear usando o …

12 multicollinearity

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A padronização de variáveis independentes reduz a colinearidade?

Encontrei um texto muito bom sobre Bayes / MCMC. A TI sugere que uma padronização de suas variáveis independentes tornará um algoritmo MCMC (Metropolis) mais eficiente, mas também poderá reduzir a (multi) colinearidade. Isso pode ser verdade? Isso é algo que eu deveria fazer como padrão (desculpe). Kruschke 2011, Doing …

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Como começar a construir um modelo de regressão quando o preditor mais fortemente associado é binário

Eu tenho um conjunto de dados contendo 365 observação de três variáveis pm, a saber , tempe rain. Agora eu quero verificar o comportamento pmem resposta a alterações em outras duas variáveis. Minhas variáveis são: pm10 = Resposta (dependente) temp = preditor (independente) rain = preditor (independente) A seguir está …

11 correlation multiple-regression multicollinearity regression-strategies

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Quais são os méritos das diferentes abordagens para detectar colinearidade?

Quero detectar se a colinearidade é um problema na minha regressão OLS. Entendo que os fatores de inflação de variação e o índice de condição são duas medidas comumente usadas, mas estou tendo dificuldade em encontrar algo definitivo sobre os méritos de cada abordagem ou quais devem ser as pontuações. …

11 multiple-regression references least-squares multicollinearity vif

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O que fazer com variáveis colineares

Disclaimer: Isto é para um projeto de lição de casa. Estou tentando encontrar o melhor modelo para os preços dos diamantes, dependendo de várias variáveis e, até agora, pareço ter um modelo muito bom. No entanto, encontrei duas variáveis que são obviamente colineares: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight …

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Colinearidade entre variáveis categóricas

Há muito sobre colinearidade em relação a preditores contínuos, mas não tanto que eu possa encontrar em preditores categóricos. Eu tenho dados deste tipo ilustrados abaixo. O primeiro fator é uma variável genética (contagem de alelos), o segundo fator é uma categoria de doença. Claramente, os genes precedem a doença …

11 r anova categorical-data multicollinearity sums-of-squares

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Referência para a soma e a diferença de variáveis altamente correlacionadas sendo quase não correlacionadas

Em um artigo que escrevi, modelo as variáveis aleatórias e vez de e para remover efetivamente os problemas que surgem quando e são altamente correlacionados e têm variância igual (como no meu aplicativo). Os árbitros querem que eu dê uma referência. Eu poderia provar isso facilmente, mas, sendo um diário …

11 correlation multicollinearity

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O Support Vector Machine é sensível à correlação entre os atributos?

Gostaria de treinar um SVM para classificar casos (TRUE / FALSE) com base em 20 atributos. Eu sei que alguns desses atributos são altamente correlacionados. Portanto, minha pergunta é: o SVM é sensível à correlação ou redundância entre os recursos? Alguma referência?

11 svm multicollinearity kernel-trick

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A multicolinearidade é realmente um problema?

Atualmente, estou trabalhando em um projeto de modelagem preditiva: tentando aprender um modelo e fazer previsões em tempo real com base no modelo que aprendi offline. Comecei a usar a regressão de cume recentemente, porque li que a regularização pode ajudar a reduzir o efeito da multicolinearidade. No entanto, eu …

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Fator de inflação de variação para modelos aditivos generalizados

No cálculo VIF usual para uma regressão linear, cada variável independente / explicativa é tratada como a variável dependente em uma regressão de mínimos quadrados ordinária. ieXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Os valores de são armazenados para cada uma das regressões e o …

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Relação linear entre variáveis explicativas na regressão múltipla

Eu estava lendo o capítulo de regressão múltipla de Análise de dados e gráficos usando R: uma abordagem baseada em exemplos e fiquei um pouco confuso ao descobrir que recomenda verificar relações lineares entre variáveis explicativas (usando um gráfico de dispersão) e, caso não exista ' t qualquer, transformando-os para …

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A multicolinearidade está implícita nas variáveis categóricas?

Notei que, ao mexer em um modelo de regressão multivariada, houve um efeito multicolinearidade pequeno, mas perceptível, medido por fatores de inflação de variação, dentro das categorias de uma variável categórica (depois de excluir a categoria de referência, é claro). Por exemplo, digamos que temos um conjunto de dados com …

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