Բովանդակություն:

Ինչպե՞ս ազատվել բազմալայնությունից:
Ինչպե՞ս ազատվել բազմալայնությունից:

Video: Ինչպե՞ս ազատվել բազմալայնությունից:

Video: Ինչպե՞ս ազատվել բազմալայնությունից:
Video: Ինչպե՞ս ԱԶԱՏՎԵԼ ՎԱՏ ՄՏՔԵՐԻՑ 2024, Դեկտեմբեր
Anonim

Ինչպե՞ս կարող եմ գործ ունենալ բազմակողմանիության հետ:

  1. Հեռացնել մոդելից բարձր փոխկապակցված կանխատեսումներ:
  2. Օգտագործեք մասնակի նվազագույն քառակուսիների ռեգրեսիա (PLS) կամ Հիմնական բաղադրիչների վերլուծություն, ռեգրեսիայի մեթոդներ, որոնք կանխատեսողների թիվը կրճատում են անհամապատասխան բաղադրիչների ավելի փոքր զանգվածի:

Ավելին, ի՞նչ է բազմաբնակարանությունը և ինչպես կարող եք այն հաղթահարել:

Multicollinearity տեղի է ունենում, երբ ռեգրեսիոն մոդելի անկախ փոփոխականները փոխկապակցված են: Այս հարաբերակցությունը խնդիր է, քանի որ անկախ փոփոխականները պետք է անկախ լինեն: Եթե փոփոխականների միջև հարաբերակցության աստիճանը բավականաչափ բարձր է, ապա այն կարող է խնդիրներ առաջացնել, երբ դու համապատասխանեցնել մոդելին և մեկնաբանել արդյունքները:

Նաև իմացեք, ինչու է բազմալեզվությունը խնդիր: Բազմակողմանիություն է խնդիր քանի որ այն խաթարում է անկախ փոփոխականի վիճակագրական նշանակությունը: Այլ բաների հավասար լինելու դեպքում, որքան մեծ է ռեգրեսիայի գործակցի ստանդարտ սխալը, այնքան քիչ հավանական է, որ այս գործակիցը վիճակագրորեն նշանակալի լինի:

Նաև գիտեք, թե ինչպես եք հաշվարկում բազմակողմանիությունը:

Multicollinearity կարող է հայտնաբերվել նաև հանդուրժողականության և դրա փոխադարձ օգնությամբ, որը կոչվում է շեղման ինֆլյացիայի գործոն (VIF): Եթե հանդուրժողականության արժեքը փոքր է 0,2-ից կամ 0,1-ից և, միաժամանակ, VIF 10 և ավելի արժեքից, ապա բազմակողմանիություն խնդրահարույց է.

Արդյո՞ք բազմակողմանիությունը ազդում է կանխատեսման վրա:

Բազմակողմանիություն չի անում ազդել որքան լավ է մոդելը տեղավորվում: Իրականում, եթե ցանկանում եք օգտագործել մոդելը պատրաստելու համար կանխատեսումներ , երկու մոդելներն էլ նույնական արդյունքներ են տալիս համապատասխան արժեքների և կանխատեսում ընդմիջումներ!

Խորհուրդ ենք տալիս: