多重共線性的后果四多重共線性的檢驗五克服多重共線課件_第1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?

克服多重共線性的方法?

克服多重共線性的課件CHAPTER參數(shù)估計的不穩(wěn)定性123模型預測的準確性下降變量的顯著性檢驗失效010203CHAPTER檢驗統(tǒng)計量特征值相關性檢驗通過檢驗變量之間的相關性，可以初步判斷是否存在多重共線性問題。如果多個變量之間存在高度相關性，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，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，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的計算公式為：VIF=1/(1-R^2)，其中R^2是某個自變量與因變量之間的決定系數(shù)。條件指數(shù)CHAPTER剔除變量剔除相關性高的變量剔除對模型貢獻小的變量主成分分析將多個相關變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個獨立變量通過主成分分析，將多個相關變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個獨立的主成分，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)化模型預測能力CHAPTER課件內(nèi)容概述A

B

C

D課

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