Statistiche e Big Data vif

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Perché la multicollinearità non è controllata nelle moderne statistiche / apprendimento automatico

Nelle statistiche tradizionali, durante la creazione di un modello, controlliamo la multicollinearità utilizzando metodi come le stime del fattore di inflazione della varianza (VIF), ma nell'apprendimento automatico, invece, utilizziamo la regolarizzazione per la selezione delle funzionalità e non sembriamo verificare se le funzionalità sono correlate affatto. Perché lo facciamo?

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Quale fattore di inflazione della varianza dovrei usare: o ?

Sto cercando di interpretare i fattori di inflazione della varianza utilizzando la viffunzione nel pacchetto di R car. La funzione stampa sia un generalizzato che anche . Secondo il file di aiuto , quest'ultimo valoreVIFVIF\text{VIF}GVIF1/(2⋅df)GVIF1/(2⋅df)\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})} Per regolare la dimensione dell'ellissoide di confidenza, la funzione stampa anche GVIF ^ [1 / …

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Diagnostica di collinearità problematica solo quando è incluso il termine di interazione

Ho registrato una regressione sulle contee statunitensi e sto verificando la collinearità nelle mie variabili "indipendenti". Belsley, Kuh e Welsch's Regression Diagnostics suggeriscono di esaminare l'indice delle condizioni e le proporzioni di decomposizione della varianza: library(perturb) ## colldiag(, scale=TRUE) for model with interaction Condition Index Variance Decomposition Proportions (Intercept) inc09_10k …

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VIF, indice di condizione e autovalori

Attualmente sto valutando la multicollinearità nei miei set di dati. Quali valori soglia di VIF e indice delle condizioni sotto / sopra suggeriscono un problema? VIF: Ho sentito che VIF è un problema.≥ 10≥10\geq 10 Dopo aver rimosso due variabili problematiche, VIF è per ogni variabile. Le variabili hanno bisogno …

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Multicollinearità quando le regressioni individuali sono significative, ma i VIF sono bassi

Ho 6 variabili ( ) che sto usando per prevedere . Durante l'esecuzione della mia analisi dei dati, ho prima provato una regressione lineare multipla. Da questo, solo due variabili erano significative. Tuttavia, quando ho eseguito una regressione lineare confrontando ciascuna variabile singolarmente con , tutte tranne una erano significative …

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Quali sono i meriti di diversi approcci per rilevare la collinearità?

Voglio scoprire se la collinearità è un problema nella mia regressione OLS. Comprendo che i fattori di inflazione della varianza e l'indice di condizione sono due misure comunemente utilizzate, ma trovo difficile trovare qualcosa di preciso sui meriti di ciascun approccio o quali dovrebbero essere i punteggi. Una fonte importante …

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Fattore di inflazione della varianza per modelli di additivi generalizzati

Nel solito calcolo VIF per una regressione lineare, ogni variabile indipendente / esplicativa viene trattata come la variabile dipendente in una regressione dei minimi quadrati ordinaria. vale a direXjXjX_j Xj= β0+ ∑i = 1 , i ≠ jnβioXioXj=β0+Σio=1,io≠jnβioXio X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i I valori …

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