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楼主: 804967363
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[学科前沿] 多重共线性问题 [推广有奖]

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804967363 在职认证  发表于 2013-11-21 13:18:10 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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逐步回归法解决多重共线性问题的缺点是什么?而岭回归在解决多重共线性问题上比逐步回归法的优势在哪里?求解答,重点一个缺点,一个优点。谢谢!
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关键词:多重共线性问题 多重共线性 多重共线 共线性 性问题

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求证1加1 发表于3楼  查看完整内容

逐步回归不解决多重共线性,只是通过对比显著程度来挑选变量。优点就是可以保证所有的系数都是显著的,当然显著的标准可以自定。 岭回归因为是一种稳健的估计,所以说可以非常有效的解决多重共线性问题。普通最小二乘是不稳健的,原因就在于当变量存在共线性的时候,求逆就变成了一件非常坑爹的事情。 两者好坏取决于个人,在统计问题中,没有最好的只有最合适的,当然在解决共线性这一块,毫无疑问岭回归,当然很多时候是可 ...

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respringwa 发表于 2013-11-21 13:33:51 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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求证1加1 发表于 2013-11-21 13:34:45 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
逐步回归不解决多重共线性,只是通过对比显著程度来挑选变量。优点就是可以保证所有的系数都是显著的,当然显著的标准可以自定。

岭回归因为是一种稳健的估计,所以说可以非常有效的解决多重共线性问题。普通最小二乘是不稳健的,原因就在于当变量存在共线性的时候,求逆就变成了一件非常坑爹的事情。

两者好坏取决于个人,在统计问题中,没有最好的只有最合适的,当然在解决共线性这一块,毫无疑问岭回归,当然很多时候是可以几种方法结合在一起使用的,一般来说我处理问题的话都是先用逐步回归过一遍所有的变量,当变量很多的时候。

只是随口扯扯淡,不保证全对,供lz参考。
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804967363 在职认证  发表于 2013-11-21 13:38:34 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
求证1加1 发表于 2013-11-21 13:34
逐步回归不解决多重共线性,只是通过对比显著程度来挑选变量。优点就是可以保证所有的系数都是显著的,当然 ...
谢谢,这些都是教材没有的,很有收获。

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求证1加1 发表于 2013-11-21 13:52:38 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
804967363 发表于 2013-11-21 13:38
谢谢,这些都是教材没有的,很有收获。
感觉现在还是lasso比较流行吧
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804967363 在职认证  发表于 2013-11-22 12:01:27 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
求证1加1 发表于 2013-11-21 13:52
感觉现在还是lasso比较流行吧
我查了一下Lasso算法,又增长了见识,感谢大神,你的知识面好广啊。。。。

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xuezhuhun 发表于 2013-11-26 22:55:05 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
逐步回归缺点:统计上剔除掉的变量,实际中人们认为是重要的。

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