所有栏目

主成分分析为什么可以解决多元回归分析中的多重共线性

已输入 0 字
优质回答
  • 对多重共线性的两点认识: ①在实际中,多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题,有意义的区分不在于有和无,而在于多重共线性的程度。

    ②多重共线性是针对固定的解释变量而言,是一种样本的特征,而非总体的特征。 消除多重共线性的方法: 1.增加样本容量 2.利用先验信息改变 3.删除不必要的解释变量:参数的约束形式 4.其它方法:逐步回归法,岭回归(ridge regression),主成分分析(principal components ). 这些方法spss都可以做的,你在数据分析的子菜单下可以找到相应的做法。

    删除不必要的方法的时候,最好使用一下逐步回归法,这样比较科学一点。 主成分分析的方法使用比较简单科学,本人介意用该方法。

    2023-10-23 14:09:00
  • 主成分分析可以解决多元回归分析中的多重共线性,因为它可以将原始变量转换为一组新的不相关的变量,这些新变量是原始变量的线性组合,可以保留原始变量的大部分信息,同时消除原始变量之间的相关性。这样,在使用这些新变量进行回归分析时,就不会出现多重共线性的问题。

    2023-10-23 14:09:00
最新问题 全部问题