作者evilove (願意感動就是一種享受)
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標題[問題] 交互作用 負負相乘的問題
時間Thu Oct 7 14:31:09 2010
各位好
我手上有一筆資料x1, x2最小值是0
我需要做一個交互作用項 x1*x2
為了避免有共線性的問題，所以先各自減去平均數做中心化的處理
我遇到的問題是
當中心化之後，假設
x1 x2 x1x2
case1 2 3 6
case2 -2 -3 6 <---case2的交互作用值是不合理的
請問有什麼辦法可以處理負值的問題呢？
謝謝～
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 67.167.206.227
1F：→ coldwind0912:為什麼你會認為負負相乘 交互作用項為正不合理!? 10/07 14:54
2F：→ evilove:假設正為滿意，負為不滿意，case2負負相乘結果跟case1一樣 10/07 14:59
3F：→ coldwind0912:centering之後 正負號的意義 只是表達軸上的相對位置 10/07 14:59
4F：→ coldwind0912:交互作用項的解釋 不是這樣解釋的 = = 10/07 15:00
5F：→ coldwind0912:以你的邏輯 正為滿意，負為不滿意 如果centering後 10/07 15:02
6F：→ coldwind0912:同一變項 從+1變-1 豈不是從滿意變不滿意!? 10/07 15:02
我是用一個比較簡單的方法來舉例
我在舉一個例子
x1 x2 x1x2
case1 6 9 54
case2 2 3 6
假設x1 mean=4 x2 mean=6
所以中心化之後：
x1' x2' x1'x2'
case1 2 3 6
case2 -2 -3 6
請問c大這樣一樣是合理的嗎？謝謝？
我還是不太懂你的意思:)
※ 編輯: evilove 來自: 67.167.206.227 (10/07 15:10)
7F：→ coldwind0912:centering的功能 只是一種轉換 並不改變其關係 10/07 15:03
8F：→ evilove:中心化在x1這個變項內的確只是改變相對位置，但是x1*x2我 10/07 15:11
9F：→ evilove:好像不能這樣理解？ 10/07 15:11
10F：→ coldwind0912:舉例而言 以x1的情況來說 在case1 從6變2 10/07 15:19
11F：→ coldwind0912:這應該沒有什麼太大問題 還是代表case1認為滿意 10/07 15:20
12F：→ coldwind0912:應該不然 不論-2或+2 在x1中心化後 都是一樣的意 思 10/07 15:21
13F：→ coldwind0912:再來x1'x2'的部份 請不要直接以數字大小和正負去思考 10/07 15:23
14F：→ coldwind0912:....有一行回文內容不見了= =|| 10/07 15:25
15F：→ evilove:我的疑問是x1x2(54,6)的時候是有變異的但是中心化之後，反 10/07 15:39
16F：→ evilove:而變異不見了x1'x2'(6,6) 10/07 15:39
17F：→ coldwind0912:因為 54→6之間的變異 來自平均數的澎漲 10/07 15:52
18F：→ Prozac:共線性跟中心化完全無關好嗎...有那麼神還需要PCA嗎噗 10/07 20:50
19F：→ bmka:那...把ceneter後的x1, x2都加上一個常數 10/07 20:55
20F：→ bmka:讓所有的x1 x2都變正數, 看看這兩種方法出來的結果除了 10/07 20:56
21F：→ bmka:常數項外有沒有什麼不一樣的 XD 10/07 20:56
22F：→ bmka:(x1-a)*(x2-b) = x1*x2 - a*x2 - b* x1 + a*b 10/07 21:13
23F：→ bmka:所以也會影響到 x1 x2 係數的估計 10/07 21:13
24F：→ bmka:最好的方法是, 把 x1*x2當成另一個變數z, 對新變數做中心化 10/07 21:14
25F：→ yhliu:就原問而言(在連續型解釋變數的情形), 建構交互作用項不先置 10/10 01:31
26F：→ yhliu:中(各位所謂的中心化), 無疑是讓模型更容易明白. 這與 ANOVA 10/10 01:32
27F：→ yhliu:的習慣有些不同, 其實也不過就是 "習慣" 罷了! 10/10 01:33
28F：→ Prozac:Y大所言甚是 這取決於研究者習慣罷了 10/10 01:44