Statistiques et Big Data multicollinearity

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Standardisation des variables et colinéarité

La colinéarité peut poser certains problèmes dans différents types de problèmes de régression. En particulier, cela peut rendre les estimations des paramètres très variées et instables. Diverses méthodes ont été proposées pour y remédier, notamment la régression des crêtes, la régression des moindres carrés partiels, la régression des composantes principales, …

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Détermination de la signification statistique du coefficient de régression linéaire en présence de multicolinéarité

Supposons que j'ai un tas de villes avec différentes tailles de population, et je voulais voir s'il y avait une relation linéaire positive entre le nombre de magasins d'alcool dans une ville et le nombre de DUI. Où je détermine si cette relation est significative ou non sur la base …

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Comment interpréter une courbe de survie du modèle de risque de Cox?

Comment interprétez-vous une courbe de survie à partir du modèle de risque proportionnel cox? Dans cet exemple de jouet, supposons que nous ayons un modèle de risque proportionnel cox sur agevariable dans les kidneydonnées et générons la courbe de survie. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Par …

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Peut-on utiliser des coefficients

J'essaie d'interpréter les résultats d'un article, où ils ont appliqué une régression multiple pour prédire divers résultats. Cependant les (coefficients B normalisés définis comme où est la personne à charge variable et est un prédicteur) rapporté ne semble pas correspondre au rapporté :β x 1 = B x 1 ⋅ …

9 regression regression-coefficients multicollinearity r-squared

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Ensemble de variables non corrélées mais linéairement dépendantes

Est-il possible d'avoir un ensemble de variables non corrélées mais linéairement dépendantes?KKK c'est-à-dire et∑ K i = 1 a i x i = 0cor(xi,xj)=0cor(xi,xj)=0cor(x_i, x_j)=0∑Ki=1aixi=0∑i=1Kaixi=0 \sum_{i=1}^K a_ix_i=0 Si oui, pouvez-vous écrire un exemple? EDIT: Des réponses, il s'ensuit que ce n'est pas possible. Serait-il au moins possible que où est …

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Terme d'interaction utilisant une analyse de régression hiérarchique à variables centrées? Quelles variables devons-nous centrer?

Je lance une analyse de régression hiérarchique et j'ai quelques petits doutes: Calculons-nous le terme d'interaction en utilisant les variables centrées? Faut-il centrer TOUTES les variables continues que nous avons dans l'ensemble de données, à l'exception de la variable dépendante? Lorsque nous devons enregistrer certaines variables (parce que leur sd …

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Signe retournant lors de l'ajout d'une variable de régression et avec une ampleur beaucoup plus grande

Configuration de base: modèle de régression: où C est le vecteur des variables de contrôle.y= constante + β1X1+ β2X2+ β3X3+ β4X4+ α C+ ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Je suis intéressé par et m'attends à ce que et soient négatifs. Cependant, il existe un problème de multicolinéarité dans le modèle, …

9 regression multicollinearity

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Régression multiple avec variable prédictive manquante

Supposons que l'on nous donne un ensemble de données de la forme et . On nous donne la tâche de prédire sur la base des valeurs de . Nous estimons deux régressions où: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y …

9 regression multiple-regression missing-data multicollinearity multiple-imputation

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Si la multi-colinéarité est élevée, les coefficients LASSO diminueraient-ils à 0?

Étant donné , quel est le comportement théorique des coefficients LASSO et pourquoi?x2=2x1x2=2x1x_2 = 2 x_1 Est-ce que l'un des ou se à ou les deux?x1x1x_1x2x2x_2000 require(glmnet) x1 = runif(100, 1, 2) x2 = 2*x1 x_train = cbind(x1, x2) y = 100*x1 + 100 + runif(1) ridge.mod = cv.glmnet(x_train, y, …

9 lasso multicollinearity

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Évaluation de la multicolinéarité des variables prédictives dichotomiques

Je travaille sur un projet où nous observons le comportement sur une tâche (par exemple le temps de réponse) et modélisons ce comportement en fonction de plusieurs variables expérimentalement manipulées ainsi que de plusieurs variables observées (sexe du participant, QI du participant, réponses sur un suivi- questionnaire). Je ne m'inquiète …

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