Estadísticas y Big Data multicollinearity

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Interpretar proporciones que suman uno como variables independientes en regresión lineal

Estoy familiarizado con el concepto de variables categóricas y la respectiva codificación de variables ficticias que nos permite ajustar un nivel como línea de base para evitar la colinealidad. También estoy familiarizado con la forma de interpretar las estimaciones de parámetros de tales modelos: el cambio previsto en el resultado …

13 regression interpretation proportion multicollinearity

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¿Cuál es un ejemplo de multicolinealidad perfecta?

¿Cuál es un ejemplo de colinealidad perfecta en términos de la matriz de diseño XXX ? Quisiera un ejemplo donde β = ( X ' X ) - 1 X ' Y no puede estimarse porque ( X ' X ) no es invertible.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X′X)(X'X)

12 regression multicollinearity matrix matrix-inverse

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Interpretación de la matriz de varianza-covarianza

Supongamos que tenemos un modelo lineal Model1y vcov(Model1)da la siguiente matriz: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Para este ejemplo, ¿qué muestra realmente esta matriz? ¿Qué suposiciones podemos hacer con seguridad para …

12 r interpretation multicollinearity assumptions covariance-matrix

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¿Hay algún problema con la multicolinealidad y la regresión de splines?

Cuando se usan splines cúbicas naturales (es decir, restringidas), las funciones básicas creadas son altamente colineales, y cuando se usan en una regresión parecen producir estadísticas muy altas de VIF (factor de inflación de varianza), lo que indica multicolinealidad. Cuando se considera el caso de un modelo con fines de …

12 multiple-regression generalized-linear-model predictive-models multicollinearity splines

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¿Estandarizar variables independientes reduce la colinealidad?

Me he encontrado con un muy buen texto sobre Bayes / MCMC. TI sugiere que una estandarización de sus variables independientes hará que un algoritmo MCMC (Metrópolis) sea más eficiente, pero también puede reducir la (multi) colinealidad. ¿Puede ser eso cierto? ¿Es esto algo que debería hacer como estándar ? …

12 bayesian mcmc multicollinearity standardization

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Cómo comenzar a construir un modelo de regresión cuando el predictor más fuertemente asociado es binario

Tengo un conjunto de datos que contiene 365 observaciones de tres variables pm, a saber , tempy rain. Ahora quiero verificar el comportamiento de pmen respuesta a los cambios en otras dos variables. Mis variables son: pm10 = Respuesta (dependiente) temp = predictor (independiente) rain = predictor (independiente) La siguiente …

11 correlation multiple-regression multicollinearity regression-strategies

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¿Cuáles son los méritos de los diferentes enfoques para detectar la colinealidad?

Quiero detectar si la colinealidad es un problema en mi regresión OLS. Entiendo que los factores de inflación de varianza y el índice de condición son dos medidas comúnmente utilizadas, pero me resulta difícil encontrar algo definitivo sobre los méritos de cada enfoque, o cuáles deberían ser los puntajes. Sería …

11 multiple-regression references least-squares multicollinearity vif

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Qué hacer con las variables colineales

Descargo de responsabilidad: Esto es para un proyecto de tarea. Estoy tratando de encontrar el mejor modelo para los precios de los diamantes, dependiendo de varias variables y hasta ahora parece que tengo un modelo bastante bueno. Sin embargo, me he encontrado con dos variables que obviamente son colineales: >with(diamonds, …

11 regression correlation self-study model-selection multicollinearity

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Colinealidad entre variables categóricas.

Hay mucho acerca de la colinealidad con respecto a los predictores continuos, pero no tanto que pueda encontrar en los predictores categóricos. Tengo datos de este tipo ilustrados a continuación. El primer factor es una variable genética (recuento de alelos), el segundo factor es una categoría de enfermedad. Claramente, los …

11 r anova categorical-data multicollinearity sums-of-squares

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La referencia para la suma y diferencia de variables altamente correlacionadas es casi no correlacionada

En un artículo que escribí, modelé las variables aleatorias y lugar de e para eliminar eficazmente los problemas que surgen cuando e están altamente correlacionados y tienen la misma varianza (como en mi aplicación). Los árbitros quieren que les dé una referencia. Podría demostrarlo fácilmente, pero al ser un diario …

11 correlation multicollinearity

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¿Support Vector Machine es sensible a la correlación entre los atributos?

Me gustaría entrenar un SVM para clasificar casos (VERDADERO / FALSO) basado en 20 atributos. Sé que algunos de esos atributos están altamente correlacionados. Por lo tanto, mi pregunta es: ¿SVM es sensible a la correlación o redundancia entre las características? Alguna referencia?

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¿La multicolinealidad es realmente un problema?

Estoy trabajando en algún proyecto de modelado predictivo en estos días: tratando de aprender un modelo y hacer predicciones en tiempo real basadas en el modelo que aprendí sin conexión. Comencé a usar la regresión de cresta recientemente, porque leí que la regularización puede ayudar a reducir el efecto de …

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Factor de inflación de varianza para modelos aditivos generalizados

En el cálculo VIF habitual para una regresión lineal, cada variable independiente / explicativa se trata como la variable dependiente en una regresión ordinaria de mínimos cuadrados. es decirXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Los valores se almacenan para cada una de las regresiones …

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Relación lineal entre variables explicativas en regresión múltiple

Estaba leyendo el capítulo de regresión múltiple de Análisis de datos y gráficos usando R: un enfoque basado en ejemplos y estaba un poco confundido al descubrir que recomienda verificar las relaciones lineales entre variables explicativas (usando un diagrama de dispersión) y, en caso de que no haya n cualquier, …

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¿La multicolinealidad está implícita en las variables categóricas?

Al jugar con un modelo de regresión multivariante, noté que había un pequeño pero notable efecto de multicolinealidad, medido por factores de inflación de varianza, dentro de las categorías de una variable categórica (después de excluir la categoría de referencia, por supuesto). Por ejemplo, supongamos que tenemos un conjunto de …

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