Questions marquées «vif»

6
Pourquoi la multicolinéarité n'est-elle pas vérifiée dans les statistiques modernes / l'apprentissage automatique?
Dans les statistiques traditionnelles, lors de la construction d'un modèle, nous vérifions la multicolinéarité à l'aide de méthodes telles que les estimations du facteur d'inflation de la variance (VIF), mais en apprentissage automatique, nous utilisons plutôt la régularisation pour la sélection des caractéristiques et ne semblons pas vérifier si les …
3
Quel facteur d'inflation de variance dois-je utiliser: ou ?
Je suis en train d'interpréter les facteurs de la variance de l' inflation à l' aide de la viffonction dans le package R car. La fonction imprime à la fois un généralisé et également . Selon le fichier d'aide , cette dernière valeurVIFVIF\text{VIF}GVIF1/(2⋅df)GVIF1/(2⋅df)\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})} Pour ajuster la dimension de l'ellipsoïde de …
2
Diagnostic de colinéarité problématique uniquement lorsque le terme d'interaction est inclus
J'ai effectué une régression sur les comtés américains et je vérifie la colinéarité dans mes variables «indépendantes». Les diagnostics de régression de Belsley, Kuh et Welsch suggèrent d'examiner l'indice de condition et les proportions de décomposition de la variance: library(perturb) ## colldiag(, scale=TRUE) for model with interaction Condition Index Variance …
2
VIF, indice de condition et valeurs propres
J'évalue actuellement la multicolinéarité dans mes jeux de données. Quelles valeurs seuil de VIF et indice de condition en dessous / au-dessus suggèrent un problème? VIF: J'ai entendu dire que VIF est un problème.≥ 10≥dix\geq 10 Après avoir supprimé deux variables problématiques, VIF est pour chaque variable. Les variables nécessitent-elles …
6
Multicolinéarité lorsque les régressions individuelles sont significatives, mais que les VIF sont faibles
J'ai 6 variables ( X1. . . X6x1...X6x_{1}...x_{6} ) que j'utilise pour prédire yyy . Lors de l'analyse de mes données, j'ai d'abord essayé une régression linéaire multiple. De là, seules deux variables étaient significatives. Cependant, lorsque j'ai effectué une régression linéaire comparant chaque variable individuellement à yyy , toutes …
1
Facteur d'inflation de la variance pour les modèles additifs généralisés
Dans le calcul VIF habituel pour une régression linéaire, chaque variable indépendante / explicative est traitée comme la variable dépendante dans une régression des moindres carrés ordinaires. c'est à direXjXjX_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 Les valeurs sont stockées pour chacune des régressions et …
1
Équation pour les facteurs d'inflation de la variance
Suite à une question posée précédemment, les facteurs d'inflation de la variance (VIF) peuvent être exprimés comme est la version mise à l'échelle de la longueur unitaire deVIFj=Var(b^j)σ2=[w′jwj−w′jW−j(W′−jW−j)−1W′−jwj]−1VIFj=Var(b^j)σ2=[wj′wj−wj′W−j(W−j′W−j)−1W−j′wj]−1 \textrm{VIF}_j = \frac{\textrm{Var}(\hat{b}_j)}{\sigma^2} = [\mathbf{w}_j^{\prime} \mathbf{w}_j - \mathbf{w}_j^{\prime} \mathbf{W}_{-j} (\mathbf{W}_{-j}^{\prime} \mathbf{W}_{-j})^{-1} \mathbf{W}_{-j}^{\prime} \mathbf{w}_j]^{-1} WW\mathbf{W}XX\mathbf{X} Quelqu'un peut-il me montrer comment aller d'ici à …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.