做回归分析自变量太多怎么办

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最近在做多分类logistic回归，遇到自变量太多的问题（30个自变量），自变量大多都是离散型变量，自变量之间的相关关系也不是很强，没法用主成分分析或因子分析降维，请问这个时候还有没有其他的降维办法？还是说可以不用降维直接做模型？

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关键词：回归分析 自变量 怎么办 logistic回归 logistic

一般的话变量分别先做一下检验吧，自变量是分类的话做卡方，连续的做t-test，先筛去绝对没有相关性的，其他的一起做logstic，后面的话只能慢慢调试，用模型里面的自动筛选选项都做一次，试出最佳的组合后，如果继续做交叉检验的话可以用树模型试出交叉项，最后整合起来就差不多OK

coursera上面的Andrew Ng机器学习课程里面有一节Dimensionality Reduction，讲的就是降维的方法。对变量之间的关系也并没有要求。

如果模型不是做预测，那么分别将这些自变量单独与因变量做回归分析，不显著的在最后的模型中不纳入就行了。祝好运~

通过逐步回归自动选择也是个办法

xddlovejiao1314 发表于 2017-9-1 09:35
如果模型不是做预测，那么分别将这些自变量单独与因变量做回归分析，不显著的在最后的模型中不纳入就行了。 ...

谢谢！因为是mlogit模型，有些变量在第一个模型中不显著，但在其他模型中显著，请问这种情况是保留还是剔除呢？

yuneiji 发表于 2017-9-1 13:48
谢谢！因为是mlogit模型，有些变量在第一个模型中不显著，但在其他模型中显著，请问这种情况是保留还是剔 ...

建议保留的。出现你这种情况，建议用步进法吧。祝好运~

yuneiji 发表于 2017-8-31 12:48
最近在做多分类logistic回归，遇到自变量太多的问题（30个自变量），自变量大多都是离散型变量，自变量之间 ...

删掉可以吗？？

先看一下共线性检验吧。有没有存在共线性的问题。。。之后再做回归的时候，采用向后或者向前吧，把不显著的变量剔除

T检验，降维筛选