主成分分析不适合处理多重共线性问题？

关键在于精简、降维

应该是看是否存在明显的多重共线性的时候，要合理考虑初始分析变量的选择。

感谢分享！

Multicollinearity is not a problem. So no need to solve it.

学习一下 好像明白了

主成分分析方法用来降维不错。线性模型的多重共线性问题的处理用比较AIC的方法好些。

征夷大将军 发表于 2016-4-7 15:02
本来一般认为当回归模型遇到多重共线性时，可以使用主成分回归，如下图

然而我在看人大的多元统计分析时 ...

样本小，就不要选太多变量了

看了本帖，解决了我的问题，谢谢啦

可一定程度解决共线性问题，但又带来解释的困难

good thanks