多重共線性(Multicollinearity)是指線性迴歸模型中的解釋變數之間由於存在精確相關關係或高度相關關係而使模型估計失真或難以估計準確...
某些重要的解釋變數t值低,而R方不低當一不太重要的解釋變數被刪除後,迴歸結果顯著變化4、多重共線性處理主要方法有:增加樣本量、變數聚類、方差膨脹因子、相關係數、逐步迴歸、PCA、L1 L2正則化共線性問題並不是模型的設定錯誤,它是一種資料缺...
用來舉例的資料,是研究學生數學成績(mathscore)的影響因素,關注的解釋變數是父母教育水平(parent),控制變數包括性別(male)、種族(race)、和考前準備程度(prep)...
01B情況單因素結果表明有顯著影響但是多因素表明沒有影響,一般是由於混雜因素對這種因素的作業進行了掩蓋,在多因素分析中,這種混雜因素的作用被減弱,因素的影響又變得顯著,比如研究教育程度和是否應屆生對工資的影響...
當迴歸模型中的自變數之間高度相關時,存在多重共線性...
圖1:共線性診斷對話方塊② 如果結果中的方差膨脹係數(VIF)>5,則可做嶺迴歸分析,如圖2...