问题请教：小样本多重共线性数据如何处理

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我的数据自变间存在严重的共线性，且自变量个数远大于观察次数，现在需建立高维自变量与多个因变量的关系，不知什么统计方法适用？
请大家指点~

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关键词：多重共线性 多重共线 共线性 小样本 统计方法 数据 请教 样本 线性

pls可以解决的

使用过效果不是很好，还有其他方法吗？

最好还能实现变量筛选

Bayesian models with informative priors.

主成分分析法降维

回复tbntblqx:
主成分分析法降维对于自变量个数远大于观察次数的时候好像不行吧！

回复 soccy:
Bayesian models with informative priors.
不是很明白？是基于先验知识的贝叶斯模型？可以吗？

5342245 发表于 2010-3-12 20:29
我的数据自变间存在严重的共线性，且自变量个数远大于观察次数，现在需建立高维自变量与多个因变量的关系，不知什么统计方法适用？
请大家指点~

You may take a look of a shrinkage estimation class. Shrinkage can be thought of as “constrained” minimization or penalized regression. The idea is to trade of bias and variance.

Here is a little bit more about it.

http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=681147&page=1#pid4570814

[/quote]

You may take a look of a shrinkage estimation class. Shrinkage can be thought of as “constrained” minimization or penalized regression. The idea is to trade of bias and variance.

Here is a little bit more about it.

[url=http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=681147&page=1#pid4570814]http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=681147&page=1#pid4570814[/url] [/quote]


lasso的结果筛选的变量还是不是很好，要获得较高精度的模型，变量就会选比较多（存在共线性），选少了，模型精度不够；另外LASSO有些问题请教，LASSO筛选变量如何去除变量共线性，而我的结果说明如果基于AIC BIC准则，选出的变量共线性仍然存在，怎么理解？

另外LASSO筛选变量准则是否能按实际情况定。