作者anovachen (囧)
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标题[问题] 倾向分数与多重共线性
时间Fri Aug 9 01:33:00 2013
倾向分数通常是这样算的:
假设Xi代表covariate(i=1,2,...,n)
Z代表接受治疗有无(1代表接受治疗，0代表没接受治疗)
则倾向分数
PS=P(Z=1|X1,...Xn)
通常会使用逻辑斯回归计算给定X1,...Xn之下，
接受治疗的机率。
但是，如果X1,...Xn之间有共线性问题，
一般要怎麽处理呢？
主成分分析？
脊回归？
排除有共线性但比较不重要的变数？
共线性是否会影响用逻辑斯回归估计倾向分数的不偏性和有效性？
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◆ From: 1.173.163.140
1F：→ andrew43:有效性变差吧, 共线性使预测估计变异变大. 08/09 08:13
2F：→ andrew43:不偏不一定, 没很仔细想. 08/09 08:20
3F：→ yhliu:Logistic regression 计算的本来就不是不偏估计. 08/12 15:57
4F：→ yhliu:在普通回归, 解释变数间发生共线性问题(不是100%线性重合, 08/12 15:58
5F：→ yhliu:只是解释变数间高相关), 导致的结果是什麽, 在其他类型的回 08/12 15:59
6F：→ yhliu:归如 logistic regression 也是一样的. 而 logistic regre. 08/12 16:00
7F：→ yhliu:因为需要叠代计算, 问题只有更大而非减轻. 08/12 16:00
8F：→ ching0629:给你点建议,倾向分数最重要的目的在"有效预测" 08/12 20:47
9F：→ ching0629:既然有变数相关性非常高,为什麽不用1个代替2个? 08/12 20:47
10F：→ ching0629:你只需要说明你的倾向分数模型有多高的预测准确度 08/12 20:48