多重回歸中的注意事項(xiàng)-在線(xiàn)瀏覽
2025-07-17 23:24本頁(yè)面
【正文】 2 , 3 , ,iiC N i kll?12 二、共線(xiàn)性診斷與異常點(diǎn)診斷 ? 1. 條件數(shù) 而最大條件指數(shù)，簡(jiǎn)稱(chēng)為條件數(shù)，其值為最大特征根與最小特征根之比值的平方根。 條件數(shù)越大，說(shuō)明設(shè)計(jì)矩陣 X具有越強(qiáng)的共線(xiàn)性。 15 二、共線(xiàn)性診斷與異常點(diǎn)診斷 ? 2. 方差分量 SAS軟件在進(jìn)行回歸診斷時(shí)，自動(dòng)對(duì)模型中的全部自變量進(jìn)行主成分分析，使每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后的自變量相應(yīng)的方差 (值為 1)被分解到同等數(shù)目的主成分變量上。 16 二、共線(xiàn)性診斷與異常點(diǎn)診斷 ? 2. 方差分量 強(qiáng)的多重共線(xiàn)性可以表現(xiàn)在變量的方差分量上。 17 二、共線(xiàn)性診斷與異常點(diǎn)診斷 ? 3. 容許度 (tolerance,TOL) 對(duì)自變量 Xi而言，其容許度的計(jì)算公式為： 21iiT O L R??18 二、共線(xiàn)性診斷與異常點(diǎn)診斷 ? 3. 容許度 (tolerance,TOL) 其中， Ri2指模型中其余自變量對(duì)自變量 Xi的決定系數(shù)。說(shuō)明該自變量不由其他自變量說(shuō)明的部分相對(duì)較小，即該自變量與其他某些自變量關(guān)系較為密切。 2111i iiVIFTO L R???20 二、共線(xiàn)性診斷與異常點(diǎn)診斷 ? 5. 共線(xiàn)性的解決方法 (1)變量篩選 自變量存在多重共線(xiàn)性時(shí)，說(shuō)明部分自變量間有較高的相關(guān)性。 故可采用自變量篩選的方法選出對(duì)因變量有統(tǒng)計(jì)學(xué)影響且相互之間獨(dú)立或相關(guān)性較低的一組自變量。此時(shí)，可采用有偏估計(jì)。 此類(lèi)方法包括嶺回歸分析、主成分回歸分析等。建模過(guò)程中，集成了主成分分析、典型相關(guān)分析和線(xiàn)性回歸分析的特點(diǎn)，具有傳統(tǒng)經(jīng)典回歸分析所沒(méi)有的優(yōu)點(diǎn)。 24 二、共線(xiàn)性診斷與異常點(diǎn)診斷 ? 1. 學(xué)生化殘差統(tǒng)計(jì)量 Studentized residual，計(jì)算公式為： 該統(tǒng)計(jì)量的 絕對(duì)值大于 2時(shí)，所對(duì)應(yīng)的觀測(cè)點(diǎn)可能是異常點(diǎn)。 一般認(rèn)為， Cook’s D，可認(rèn)為此觀測(cè)點(diǎn)對(duì)回歸模型的
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