r语言多重共线性_统计基础---多重共线性

最新推荐文章于 2024-02-23 13:18:54 发布
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本文介绍了R语言中如何诊断和处理多重共线性问题，包括定义、影响、诊断方法（如方差扩大因子、特征根、条件数和直观判定法）以及解决办法，如剔除不显著变量、增大样本量和使用岭回归等方法。

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1.定义

003414e51feec8fce6af5ca18b4c30f2.png

则称自变量间存在完全多重共线性

2.影响

  • 估计值方差变大
  • 回归系数置信区间变宽，影响估计精度
  • 一些系数无法通过显著性检验
  • 回归系数的正负号可能出错

3.诊断

另外找到一个比较详细的诊断方法的列举：[线性回归多重共线性的诊断方法和R语言实现](线性回归多重共线性的诊断方法和R语言实现 - 数据分析与数据挖掘技术-炼数成金-Dataguru专业数据分析社区)

1) 方差扩大因子法

理论来自于何晓群书本上

e3547955f99c24dcf5375b00d3288212.png

R语言实现

数据来自何晓群书本p150例5.6

y<c(172.9,352
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小薇酱
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R语言中多重共线性的检测及解决方法
CodeWWWCode的博客
08-28 2949
以上是在R语言中检测和解决多重共线性问题的常用方法。这些方法能够帮助我们提高回归模型的准确性和稳定性，并提升对自变量的解释能力。它会导致回归模型的不稳定性，使得自变量的系数估计不准确，同时降低模型的解释能力。为了解决多重共线性问题，我们需要进行多重共线性的检测，并采取相应的解决方法。请注意，以上提供的代码示例仅供参考，具体的应用和参数设置可能需要根据实际情况进行调整。在实际应用中，还应考虑数据的特点和领域知识来选择合适的方法和技的特点和领域知识来选择合适的方法和技术。R语言中多重共线性的检测及解决方法。
R 检测多重共线性
Mrrunsen的博客
12-12 6925
多重共线性可用统计量VIF（Variance Inflation Factor，方差膨胀因子）进行检测。VIF的平 方根表示变量回归参数的置信区间能膨胀为与模型无关的预测变量的程度（因此而得名）。car 包中的vif()函数提供VIF值。一般原则下， vif >2就表明存在多重共线性问题。 检测多重共线性 > library(car) > vif(fit) Population Illiteracy Income Frost 1.2 2.2 1.3 2.1 &g
R语言——多重共线性处理
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冯大洋的博客
06-05 4万+
在多元回归分析中已经介绍过，当自变量之间具有显著的相关关系时，可能会存在多重共线性。严重的多重共线性会大大影响模型的预测结果。除了可以用容忍度与方差扩大因子来度量模型的多重共线性以外，还可以用条件数来度量，常用κ表示，条件数可以定义为： ， 其中，λ为的特征值（X代表自变量矩阵）。一般认为，当κ&gt;15时，有共线性问题，当κ&gt;30时，说明有严重的共线性问题。 本文拟采用R...
（Multicollinearity）多重共线性R语言讲解
11-15
卡内基梅隆大学（CMU）统计教授课件中关于（Multicollinearity）多重共线性R语言讲解
R语言（三）——多重共线性情况（岭回归、[适应性]lasso回归、偏最小二乘回归）
Netceor的博客
01-16 1万+
目录 一、数据 二、共线性检查 三、岭回归 四、lasso回归 五、适应性lasso回归 六、偏最小二乘回归 一、数据 糖尿病数据（diabetes.csv）包含在R程序包的lars中，是关于糖尿病的血液等化验指标。除了因变量y之外，还有两个自变量矩阵，前者经过标准化，后者包括前者及一些交互作用。 可以使用以下代码将数据保存为csv文件方便调用 #install.packag...
r语言多重共线性_R语言与计量经济学（二）多重共线性
weixin_35657612的博客
01-25 1719
（PS：个人不是经济专业的，这个只是个人的一些兴趣，如果哪里有问题希望指出。）library(ggplot2) library(foreign) data7.1<-read.dta("case 7-1.dta") View(data7.1)#先看下数据 这里看下食物量和进出口之间的关系，先看下食物和进口出口单个之间的关系以及散点图。同样用ggplot2拟合出拟合曲线。#ggplot2 $拟...
R语言多重共线性的识别和处理
麦琪的礼物的学习日常
10-14 4171
研究变量的两两相关分析，如果自变量间的二元相关系数值很大，则认为存在多重共线性。但无确定的标准判断相关系数的大小与共线性的关系。有时，相关系数值不大，不能排除多重共线性。一般来说，由于数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系目前常用的多重共线性诊断方法。很大时，表明自变量间存在多重共线性。），或所有特征值的倒数之和为自变量数目的 5。倍以上，表明自变量间存在多重共线性关系。的特征值，如果某个特征值很小（如小于。在自变量的观测值构成的设计矩阵。，说明自变量间的共线性越弱。
多重共线性的诊断（R语言）
Aries_young的博客
01-22 3万+
多重共线性的诊断 1.方差扩大因子法 经验表明，VIFj≥10VIF_{j}\geq10VIFj​≥10时，就说明自变量xjx_{j}xj​与其余变量之间有严重的多重共线性，且这种多重共线性可能会过度地影响最小二乘估计值。 代码实现如下： data5.5&amp;amp;lt;-read.csv(&amp;quot;C:/Users/Administrator/Desktop/data5.5.csv&amp;quot;,head=TRUE) lm5...
使用R语言进行多元线性回归分析-多重共线的诊断
2301_78852561的博客
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共线性是指在进行多元线性回归时，自变量至简存在线性关系或近似线性关系，自变量的线下关系将会导致参数估计的误差增大，会产生不稳定的模型。从回归方程的结果可以看到，从回归方程系数的t检验的p值得出，只有变量x1,x4系数显著，x2和x3系数不显著。所有自变量的方差膨胀因子均小于10，无明显的共线性关系，但x1和x4的VIF值较大，从检验结果中可以看到，回归方程和回归方程的系数显著，通过了F检验和t检验。一般的标准是当方差膨胀因子VIF>10，表明模型存在较强的多重共线性。可以计算出x1和x4的相关系数为。
面板数据计算多重共线性stata操作的代码_stata_washs9b_
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R语言案例多重共线研究.pdf
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从完全多重共线性角度出发，讨论了广义逆的存在性，唯一性以及和一般逆的关系，并运用满秩分解的方法使用R软件对其进行实现。运用随机模拟的方法构造数据比较广义逆和一般逆在求解最小二乘估计时的结果，并进行残差分析，比较两种方法在完全多重共线性和半完全多重共线性性中的优缺点，最后对进一步研究复多重共线性提出相应建议：在接下来的工作中有必要在多重共线性的诊断方面进行严格的量化，这种量化不是整体进行的，而是针对每组数据对响应变量的影响进行分类诊断，针对随机项比较严重的可以对数据进行相应的修匀处理，以增强模型对他的认可度。 关键词：完全多重共线性；广义逆矩阵；满秩分解；随机模拟；误差分析 内置R语言代码 版权声明：代码下载只能自己学习使用，切勿用于商业用途，违者必究。
应用MATLAB对数据进行多重共线性检验的小程序
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在统计分析中，特别是多元线性回归模型的构建过程中，多重共线性是一个常见的问题，它指的是模型中的自变量之间存在高度的相关性。这可能导致参数估计的不稳定性，增大标准误差，甚至出现虚假的统计显著性。为了确保...
R语言之多重共线性的判别以及解决方法
import_torch_as_tf
11-07 3万+
多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。   1.可以计算X矩阵的秩qr(X)$rank，如果不是满秩的，说明其中有Xi可以用其他的X的线性组合表示；（完全的线性表示，此方法不能作为判别是否有共线性的标准，因为有可能存在共线性但不是完全线性相关） 2.也可以计算条件数kapp
多重共线性问题解决方法：R语言实现
BitSlinger的博客
08-26 1656
多重共线性是统计分析中需要注意的问题，它会对模型的稳定性和解释能力造成影响。在R语言中，我们可以使用方差膨胀因子（VIF）的检查、逐步回归法、主成分分析（PCA）和岭回归等方法来解决多重共线性问题。多重共线性是统计分析中常见的问题，它指的是自变量之间存在高度相关性，导致模型的稳定性和解释能力下降。通过将原始自变量转换为一组无关的主成分，可以解决多重共线性问题。通过观察主成分的贡献率，可以选择保留适当数量的主成分来解决多重共线性问题。逐步回归法是一种逐步剔除或加入自变量的方法，以降低多重共线性的影响。
R语言之多重共线性
zhf1234abc的博客
08-20 9544
多重共线性导致模型不稳定 找到哪些变量时共线性，删除掉 数据集 collinear    Y=c(10.006, 9.737, 15.087, 8.422, 8.625, 16.289,          5.958, 9.313, 12.960, 5.541, 8.756, 10.937),    X1=rep(c(8, 0, 2, 0), c(3, 3, 3, 3)),     
【R语言 数据分析】多重共线性问题
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1、什么是多重共线性？ 多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。2、多重共线性对回归模型的影响@1、完全共线性下参数估计量不存在 @2、近似共线性下OLS估计量非有效 @3、参数估计量经济含义不合理 @4、变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外 @5、模型的预测功
基于深度学习的共享单车需求预测与智能调度策略
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基于深度学习的共享单车预测与调度方案利用深度学习技术预测需求并优化调度策略。该技术通过大量数据训练模型，实现复杂模式的识别与预测。方案包含数据收集、预处理、模型构建、训练、验证和部署等环节，旨在提升共享单车服务效率，减少车辆闲置。应用场景包括需求预测、用户行为分析、智能调度、异常检测和模型优化。深度学习在该领域的应用展现了大数据和人工智能技术的潜力，有助于提升共享经济效率和用户体验，同时需考虑数据隐私、模型解释性和系统可扩展性等问题。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。
R语言深度解析：完全多重共线性下的广义逆与残差分析
在R语言案例中，多重共线性是一...这份文档提供了一个实用的框架，帮助R语言用户理解和应对多元线性模型中的多重共线性问题，通过理论分析和实践操作相结合，为数据分析工作者提供了解决复杂统计问题的有效工具和策略。
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