作者MagieJJ (梅姬)
看板Statistics
标题[问题] 阶层Logistic回归的标准误很大
时间Fri Jun 29 13:49:14 2018
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为避免版面混乱，请勿手动置底问题，善用E做档案编辑
请教统计大大们，
我跑阶层Logisitic回归时，
在Model One时，投入自变项X1的标准误都算正常，
在Model Two时，在放入自变项X2的标准误也都正常，
但是此时X1的标准误就变得好大，
问题1：是不是有共线性存在呢？
问题2：还是有什麽原因导致呢？
问题3：标准误过大，除了导致X对Y不显着之外，还会有何影响呢？
问题4：Logistic回归有VIF这种检定方法来检视共线性吗？
谢谢大大们指点迷津，感恩！
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1F：→ andrew43: 1可能是 4有vif可用但vif不是一种检定方法 06/29 14:50
2F：→ andrew43: 其实你看一下x1和x2的相关不就知道了？ 06/29 14:52
3F：推 LiamIssac: 4 看一下(X^tWX)^-1的对角项 06/29 14:57
4F：→ LiamIssac: 解决方法可用ridge (regularized logis reg) 06/29 14:58
5F：→ MagieJJ: 谢谢A大和L大，X1和X2确实高相关，因为X1是时间，X2是时 06/29 15:48
6F：→ MagieJJ: 间和某一变项的交互作用项 06/29 15:49
7F：→ andrew43: 可能可以先把时间中心化或标准化，也拿它算交互作用 06/29 16:28
8F：→ MagieJJ: A大，我有将变项centering 06/29 21:55
9F：推 maoc: 当资料是 separable 时 MLE 不存在，程式会停在发散的半路上 06/29 21:57
10F：→ maoc: ，此时它的 se 会超大。 06/29 21:57
11F：推 chien533: Q1:比较有可能是complete separation或quasi-complete 07/19 02:51
12F：→ chien533: separation，共线性的特徵大多是估计量反转（正负相反） 07/19 02:52
13F：→ chien533: Q2: 回答同Q1 07/19 02:52
14F：→ chien533: Q3:ＣＩ会很大表示点估计不稳定，结果就不稳健 07/19 02:53
15F：→ chien533: Q4:罗吉斯回归没有自己检定共线性的方法，比较可行的就 07/19 02:54
16F：→ chien533: 是把原始资料用一般线性回归来跑，然後拿他的VIF值来用 07/19 02:55