Câu hỏi được gắn thẻ «vif»

Trong thống kê truyền thống, trong khi xây dựng mô hình, chúng tôi kiểm tra tính đa hình bằng các phương pháp như ước tính hệ số lạm phát phương sai (VIF), nhưng trong học máy, thay vào đó, chúng tôi sử dụng chính quy để lựa chọn tính năng …

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

Tôi đang cố gắng để giải thích các yếu tố lạm phát đúng bằng cách sử dụng vifchức năng trong gói R car. Các bản in chức năng vừa là một khái quát hóa và cũng GVIF 1 / ( 2 ⋅ df ) . Theo tệp trợ giúp , …

30 r  multicollinearity  vif 

Tôi đã thực hiện một hồi quy trên các hạt của Hoa Kỳ và đang kiểm tra sự cộng tác trong các biến 'độc lập' của tôi. Chẩn đoán hồi quy của Belsley, Kuh và Welsch đề nghị xem xét Chỉ số điều kiện và tỷ lệ phân rã phương …

26 r  multicollinearity  vif  variance-decomposition 

Tôi hiện đang đánh giá tính đa hình trong bộ dữ liệu của mình. Giá trị ngưỡng nào của VIF và chỉ số điều kiện bên dưới / bên trên gợi ý vấn đề? VIF: Tôi đã nghe nói rằng VIF là một vấn đề.≥ 10≥10\geq 10 Sau khi loại …

15 multiple-regression  linear-model  multicollinearity  vif 

Tôi có 6 biến ( ) mà tôi đang sử dụng để dự đoán . Khi thực hiện phân tích dữ liệu của mình, trước tiên tôi đã thử hồi quy tuyến tính bội. Từ đó, chỉ có hai biến là đáng kể. Tuy nhiên, khi tôi chạy hồi quy …

13 multiple-regression  multicollinearity  vif 

Tôi muốn phát hiện xem liệu cộng tuyến có phải là vấn đề trong hồi quy OLS của tôi không. Tôi hiểu rằng các yếu tố lạm phát phương sai và chỉ số điều kiện là hai biện pháp được sử dụng phổ biến, nhưng tôi cảm thấy khó tìm …

11 multiple-regression  references  least-squares  multicollinearity  vif 

Trong tính toán VIF thông thường cho hồi quy tuyến tính, mỗi biến độc lập / giải thích được coi là biến phụ thuộc trong hồi quy bình phương nhỏ nhất bình thường. I EXjXjX_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 Các giá trị được …

10 regression  variance  multicollinearity  gam  vif 

Sau câu hỏi được hỏi trước đó, các yếu tố lạm phát phương sai (VIF) có thể được biểu thị dưới dạng là phiên bản thu nhỏ chiều dài đơn vị củaVIFj=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} Ai đó có thể …

8 multiple-regression  vif 

Tôi đang chạy một mô hình nhị thức âm và một trong các biến dự đoán của tôi là biến đếm. Vì biến này bị sai lệch nhiều, tôi quyết định chuyển đổi nó. Tuy nhiên, ảnh hưởng của biến này được đưa ra giả thuyết là phi tuyến tính. …

7 multicollinearity  logarithm  vif 

Sau tất cả, chúng tôi tính VIF bằng . VIF bằng tương ứng với là . Đối với tôi, thông tin được cung cấp bởi trở nên tối nghĩa hơn khi tôi áp dụng công thức VIF. Tại sao tôi không thể sử dụng để phát hiện đa cộng tuyến?1/(1−R2j)1/(1−Rj2)1/(1-R_j^2)555R2JRJ2R_J^20.80.80.8R2jRj2R_j^2R2jRj2R_j^2

7 variance  multicollinearity  vif