作者dreamstar999 (啟程)
看板Statistics
標題[問題]共線性問題
時間Sun Oct 16 00:12:42 2011
最近在用stata練習regression
遇到變數間共線性問題
一般都是把其中一兩個變數拿掉對吧?
但我前陣子翻資料
看到一個把截距項拿掉的方法，似乎也可以處理這問題
(但沒寫原因)
請問原理是甚麼呢?
(完全沒頭緒...是因為帶入數值後，跟截距的移動有關嗎?)
另外，想知道在哪些情況才能夠用呢？感覺這個方法好神奇呀
爬了一下板上關於共線性的討論
好像沒提到這個
希望前輩指點一下!!!
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◆ From: 218.166.110.35
1F：推 Chsieh:基本上會先看自變數之間的相關係數去做篩選 選擇尺度高的留 10/16 02:45
2F：→ Chsieh:下 截距的意義是當所有自變數為0時 依變數的值 10/16 02:46
3F：→ Chsieh:但我也不清楚為什麼這樣做就可以XDD 10/16 02:46
4F：推 loochi:我想你推導一下OLS就知道了 10/16 18:28
5F：→ loochi:不過我也只知道可以藉由推導瞭解 其他原因不知道 @@ 10/16 18:35
6F：推 tew:有虛擬變數時，截距項是有可能有共線性的 10/17 09:02
7F：→ yhliu:有截距項時, "共線性" 看的是 "相關"; 而沒有截距項時, 看的 10/17 14:46
8F：→ yhliu:是 "線性相依" 與否. 例如, 僅有兩解釋變項時 X1, X2 時, 10/17 14:47
9F：→ yhliu:有截距項時看是否有共線性, 看的是 corr(X1,X2), 或看 X2 是 10/17 14:48
10F：→ yhliu:否可(近似)表示為 a+bX1. 而沒有截距項時, 共線性是指存在 10/17 14:49
11F：→ yhliu:常數 a, b, a^2+b^2 = 1, 使 aX1+bX2 接近 0. 10/17 14:50
12F：→ yhliu:不過, 拿掉截距項並非解決共線性(或稱:線性重合)問題的正確 10/17 14:51
13F：→ yhliu:方案. 10/17 14:51