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论文研究 - 存在多重
共线性
的情况下选择适当的回归模型
这项工作旨在检测和解决回归分析中的多重
共线性
问题。 因此,方差膨胀因子(VIF)和条件指数(CI)被用作这种检测的量度。 除了传统的简单线性回归之外,岭回归(RR)和主成分回归(PCR)是建模中使用的其他两种方法。 为了比较这两种方法,使用了模拟数据。 我们的任务是根据各自方法的均方误差确定每种方法的有效性。 从结果可以发现,当预测变量之间存在多重
共线性
时,岭回归(RR)方法优于主成分回归。
2021-12-13 08:32:08
264KB
多重共线性
充足性
回归系数
方差通胀因子(VIF)
1
处理多元线性回归中自变量
共线性
的几种方法
处理多元线性回归中自变量
共线性
的几种方法
2021-11-18 21:25:13
383KB
多元线性回归
自变量共线性
1
python数据预处理 :数据
共线性
处理详解
今天小编就为大家分享一篇python数据预处理 :数据
共线性
处理详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-10-30 15:48:47
85KB
python
数据
共线性
1
共线性
诊断(方差分解比例、条件指数、VIF、tableplot):用于诊断回归设计矩阵中的
共线性
的 Matlab 代码-matlab开发
用于确定回归矩阵中
共线性
的程度和性质(也称为多重
共线性
)的几个 Matlab 函数。 给定一个设计矩阵,返回条件指数(最大奇异值与每个奇异值的比率)、方差分解比例和方差膨胀因子。 Belsley、Kuh 和 Welsch [1] 提出了一种使用以下条件诊断退化
共线性
的策略: 1) 用大条件指数判断的奇异值,并且与2) 两个或多个协变量的大方差分解比例 大条件索引的数量标识了设计矩阵的列之间的接近相关性的数量。 大方差分解比例确定了涉及相应近依存关系的协变量,这些比例的大小与条件指数相结合,提供了相应回归估计因存在
共线性
而退化的程度的度量。 尽管 Belsley 等人进行了数值实验,但“大”的含义在统计上并不精确。 表明以下范围是有用的: 条件指数,
共线性
5 100,严重 并且其中一对(或更多)方差分解因子 > 0.5 需
2021-08-26 21:40:43
88KB
matlab
1
机器学习 / 深度学习的longley数据集(有强
共线性
)
Longley数据集来自J.W.Longley(1967)发表在JASA上的一篇论文,是强
共线性
的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份),Emlpoyed(就业率)。LongLey数据集因存在严重的多重
共线性
问题,在早期经常用来检验各种算法或计算机的计算精度。
2021-08-23 12:05:27
795B
数据集
机器学习
1
MCScanX:MCScanX:多重
共线性
扫描工具包X版本。 世界上最流行的同义词分析工具!-源码
MCScanX:MCScanX:多重
共线性
扫描工具包X版本。 世界上最流行的同义词分析工具!
2021-04-05 15:48:47
38.51MB
visualization
java
c-plus-plus
perl
1
多重
共线性
检验的MATLAB程序
一个应用MATLAB对数据进行多重
共线性
检验的小程序。在进行多元线性回归前,通常需要进行多重
共线性
检验,以保证良好的回归效果。多重
共线性
的表征方法为VIF值,改程序用于自动计算VIF值。
2019-12-21 19:58:39
319B
多重共线性
VIF值
MATLAB
1
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