作者h8300904 (以吾之名踐踏光明)
看板Statistics
標題[問題] 分量迴歸與主成份分析可以放一起用嗎？
時間Wed Jun 16 11:42:47 2010
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小弟我現在使用分量迴歸在跑資料，由於變數有20個
如果先使用主成份分析合併變數，達到減少變數的目的，再去跑分量迴歸
這樣是否有意義？
問題點在於小弟覺得分量迴歸是要看各分量中變數的影響程度，有邊際的意義在
而主成份分析在處理時，已經對要合併變數的樣本整體進行重要程度的計算(合併的權重)
由於是對全部樣本，已經帶有平均的意義在裡面，這樣再去跑分量迴歸，有意義嗎？
請版上各位神人指點。
PS 小弟第一次發文詢問，若有敘述不當之處，還請海涵。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.120.95.85
1F：→ Chsieh:請問說的是Reduce Model嗎？如果是的話是條件的概念喔非條 06/16 13:07
2F：→ yhliu:所謂 "quntile regression" 其實是配適迴歸模型時採用加權決 06/16 15:34
3F：→ yhliu:所謂 "quntile regression" 其實是配適迴歸模型時採用加權絕 06/16 15:34
4F：→ yhliu:對離差的結果. 在沒有解釋變數時, 06/16 15:37
5F：→ yhliu:min qΣ{|x_i-θ|: x_i>θ} + (1-q)Σ{|x_i-θ|: x_i<θ} 06/16 15:38
6F：→ yhliu:的解 θ 是 {x_1,...,x_n} 的 q-quntile. 06/16 15:39
7F：→ yhliu:而主成分迴歸是對解釋變數先做主成分轉換及擷取, 再以之投入 06/16 15:40
8F：→ yhliu:迴歸模型為解釋變數. 配適結果可再轉回原變數. 以此解決原 06/16 15:41
9F：→ yhliu:解釋變數間存在多重共線性問題. 06/16 15:41
10F：→ yhliu:因此, 當然也可再 quantile regression 中對解釋變數做主成 06/16 15:42
11F：→ yhliu:分之轉換與擷取. 也就是 quantile regression 與主成分迴歸 06/16 15:43
12F：→ yhliu:想法之併用. 06/16 15:43