多重共線性的后果四多重共線性的檢驗(yàn)五克服多重共線課件_第1頁
多重共線性的后果四多重共線性的檢驗(yàn)五克服多重共線課件_第2頁
多重共線性的后果四多重共線性的檢驗(yàn)五克服多重共線課件_第3頁
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文檔簡介

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多重共線性的后果?

多重共線性的檢驗(yàn)?

克服多重共線性的方法?

克服多重共線性的課件CHAPTER參數(shù)估計(jì)的不穩(wěn)定性123模型預(yù)測的準(zhǔn)確性下降變量的顯著性檢驗(yàn)失效010203CHAPTER檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量特征值相關(guān)性檢驗(yàn)通過檢驗(yàn)變量之間的相關(guān)性，可以初步判斷是否存在多重共線性問題。如果多個(gè)變量之間存在高度相關(guān)性，則可能存在多重共線性問題。特征值是判斷多重共線性的常用指標(biāo)，如果特征值接近于0，說明存在多重共線性問題。條件指數(shù)條件指數(shù)是另一種判斷多重共線性的指標(biāo)，如果條件指數(shù)大于10，則可能存在多重共線性問題。VIF（方差膨脹因子）VIF的計(jì)算公式為：VIF=1/(1-R^2)，其中R^2是某個(gè)自變量與因變量之間的決定系數(shù)。條件指數(shù)CHAPTER剔除變量剔除相關(guān)性高的變量剔除對模型貢獻(xiàn)小的變量主成分分析將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)獨(dú)立變量通過主成分分析，將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)獨(dú)立的主成分，以消除多重共線性。保留主要信息主成分分析能夠保留原始數(shù)據(jù)中的主要信息，同時(shí)降低多重共線性的影響。嶺回歸增加系數(shù)約束優(yōu)化模型預(yù)測能力CHAPTER課件內(nèi)容概述A

B

C

D課

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