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cox回归多重共线性解决方法
一看就懂的
多重共线性
答:
多重共线性
是多因素广义线性模型中普遍遇到的难题,它对参数估计的精确性构成了威胁。要应对这一挑战,我们可以借助统计工具如VIF(方差膨胀因子)和容忍度来诊断,SPSS就是进行多因素
线性回归
分析的好帮手。
解决
策略包括剔除相关性高的变量,采用LASSO回归和岭回归等
方法
进行修正,具体的步骤和技巧需要进一步...
lasso和
cox
结果矛盾
答:
当变量之间存在
多重共线性
或者变量个数大于样本量时,需要用Lasso,回归首先进行变量的筛选,然后构建
Cox回归
模型分析预后影响,当变量之间有多重共线性就会导致模型失真的结果,也就是矛盾。Lasso可以在模型参数估计的同时实现变量的选择,能够较好的
解决回归
分析中的多重共线性问题,并且能够很好的解释结果。
统计学调查报告的题目有哪些?
答:
消除多重共线性有多种方法,
消除多重共线性的方法: 1)增加样本容含量; 2)定义新的自变量代替高度多重共线性的变量
,或将一组具有多重共线性的自变量合并成一个变量; 3)删除不必要的解释变量:如在自变量中剔除某个造成共线性的自变量,重新建立回归方程; 4)其它方法:逐步回归法和主成分...
stata怎么找造成
多重共线性
的原因
答:
stata找造成多重共线性的原因:先用vif命令检测是否存在多重共线性,
接着使用pca命令来做主成分分析找出主成分或者用stepwise命令来进行逐步回归
。容许度代表容许,也就是许可,如果,值越小,代表在数值上越不容许,就是越小,越不要。而共线性是一个负面指标,在分析中都是不希望它出现,将共线性和...
多重线性回归
和logistic回归区别
答:
Cox
模型)进行间接预测,获得其估计值。3、交互作用。L.ogistic回归和Cox模型也可以象
多重线性回归
一样考虑交互作用问题,具体参见第一节。4、
共线性
问题。在实际数据分析中,多个自变量之间有时会有较强的相关关系,导致严重的共线性问题出现,这种共线性问题在这三种模型中都会出现。
计量经济学模型的修正顺序问题
答:
多重共线性
常见的修正是删除相关性高的自变量(我不太了解你说的科克伦-奥克特迭代法),异方差常见的修正是Box-
Cox
变换。我觉得顺序无所谓,只要每次修正过后模型的显著性提高(或者在不怎么改变模型显著性的前提下自变量减少,即模型简化了),就是有用的修正
方法
。另外我觉得你可以试试逐步
回归
。
多重共线性
的最小二乘估计满足高斯定理吗
答:
多重
Cox回归
中也可能存在
多重共线性
的问题。本文中共线性和多重共线性是一个意思。二、多重
线性回归
中的共线性 多重线性回归,也即通过,等多个自变量(解释变量)来构建线性回归模型预测因变量 。在多重线性回归中,当多个自变量之间存在 精确/高度 相关关系时,会导致回归系数难以估计/估计不准,这时就...
计量经济学有什么好的学习笔记分享?
答:
-熟悉主成分分析和偏最小二乘
回归
等降维
方法
-学习如何
处理多重共线性
问题,例如岭回归和套索回归 3.逻辑回归分析 -理解逻辑回归的基本概念,例如Logit函数和Probit函数 -学习如何拟合逻辑回归模型,包括最大似然估计法和贝叶斯估计法 -熟悉分类变量和连续变量之间的转换,例如对数变换和Box-
Cox
变换 -学习...
逻辑
回归解决
什么问题
答:
减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的
处理方法
是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑
回归
通过非
线性
映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项,如l1,l2...
应用
回归
分析的目录
答:
自相关性问题及其
处理
4.5 BOX-
COX
变换4.6 异常值与强影响点4.7 本章小结与评注思考与练习第5章 自变量选择与逐步
回归
5.1 自变量选择对估计和预测的影响5.2 所有子集回归5.3 逐步回归5.4 本章小结与评注思考与练习第6章
多重共线性
的情形及其处理6.1 多重共线性产生的背景和原因6.2 多重...
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