多重共线性问题

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请问广义线性混合模型（binary error and logit link function）需要避免多重共线性问题吗？我应用该模型处理一组数据时，发现对一个变量的预测与实际均值相反。我怀疑是多重共线性导致的；我的样本量相对可以（分别为102和64）。我不是很懂统计学知识，希望大家能给我些意见。在此谢谢了！

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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 线性

广义线性混合模型没有具体用过，不过解决多重共线性方法很多，如变换模型形式、逐步回归法、岭回归法等都可以

可能你样本量有点少
另外观测范围是不是太窄了

谢谢大家的热心回答帮助了1

xuyu608 发表于 2010-4-30 04:41
请问广义线性混合模型（binary error and logit link function）需要避免多重共线性问题吗？我应用该模型处理一组数据时，发现对一个变量的预测与实际均值相反。我怀疑是多重共线性导致的；我的样本量相对可以（分别为102和64）。我不是很懂统计学知识，希望大家能给我些意见。在此谢谢了！

See the following example, the coefs are opposite due to the definition of events.

data t1;
   do i = 1 to 1000;
       CSI=rannor(1);
       Complaint=ranuni(1)<=0.3;
       Loyalty=ranuni(1)<=0.5;
       Attitude=1+1* CSI-1*Complaint+1*Loyalty > rannor(1);
       output;
    end;
run;

proc logistics data=t1;
  model Attitude (event='0') = CSI Complaint Loyalty/link=probit;
  run;

proc logistics data=t1;
  model Attitude (event='1') = CSI Complaint Loyalty/link=probit;
  run;