在数据建模中,如果我们发现数据中存在非线性模式,通常我们其中一个解决的办法是为模型添加“变量的高次项”,比如原来用Y~X,为增加非线性成分,可以拟合Y~X+X^2,书中经常这样写。 然而我有一个疑问,我们知道这实质仍然是线性模型的一种,将X和X^2分别当做两种预测子,既然拟合线性模型,我们就应该尽量保障不同预测变量不能够产生共线性,但是如果回归模型中同时出现X,和X^2,我们便很难保证这两个预测子不产生高度的线性相关性,那么怎么处理这个矛盾呢?
谢谢各位大神~
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楼主: 幸运的小p超
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[统计软件] 关于线性模型引入变量高次幂的问题 |
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