岭回归方差扩大因子法如何选择K值？

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spss20.0岭回归怎么看k值?答：方法一：1、做多自变量的线性回归，在统计量面板内选：共线性诊断（L）；2、如结果中的方差膨胀系数（VIF）>5，则可做岭回归分析；3、新建语法编辑器，输入如下命令：INCLUDE '安装目录\Ridge regression.sps'. RIDGEREG D...

如果多元回归中某几个自变量和Y成曲线拟合更好,那该怎么办呢?答：但在回归系数的显著性检验中, x4 对Y 的作用不显著( p= 0. 2054) ; 且x2 和x4 的方差膨胀因子V IF 值> 10, 共线诊断的结论也说明x2 和x4 是相关的变量集。而按CP 统计量最小淮则选出的最优回归子集为x1 和x2。综合...

处理多元线性回归中自变量共线性的几种方法详细�0�3答：在实际应用中, 通常确定k 值的方法有以下几种: ① 岭迹图法, 即对每个自变量xi, 绘制随k 值的变化岭回归估计bi (k) 的变化曲线图。一般选择k 使得各个自变量的岭迹趋于稳定。②方差膨胀因子法, 选择k 使得岭回归估计的V IF<...

多重共线性检验方法?答：一般选择k使得各个自变量的岭迹趋于稳定;②方差膨胀因子法, 选择k使得岭回归估计的VIF<10;③控制残差平方和法, 即通过限制岭回归估计的残差平方和不能超过cQ(其中c>1为指定的常数,Q为最小二乘估计的残差平方和)来找出最大的k值。

多重共线性、异方差和自相关性答：&变量之间做回归，计算可决系数和VIF=1/（1-可决系数）来度量，也称为方差扩大因子法 1.2多重共线性的影响后果 &共线性使最小二乘法预估的参数不确定且估计值方差较大，方差较大又会导致参数的置信区间增大 &回归显著...

分类数据分析方法视频时间 00:43

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