作者MagieJJ (梅姬)
看板Statistics
標題[問題] 階層Logistic迴歸的標準誤很大
時間Fri Jun 29 13:49:14 2018
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請教統計大大們，
我跑階層Logisitic迴歸時，
在Model One時，投入自變項X1的標準誤都算正常，
在Model Two時，在放入自變項X2的標準誤也都正常，
但是此時X1的標準誤就變得好大，
問題1：是不是有共線性存在呢？
問題2：還是有什麼原因導致呢？
問題3：標準誤過大，除了導致X對Y不顯著之外，還會有何影響呢？
問題4：Logistic迴歸有VIF這種檢定方法來檢視共線性嗎？
謝謝大大們指點迷津，感恩！
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1F：→ andrew43: 1可能是 4有vif可用但vif不是一種檢定方法 06/29 14:50
2F：→ andrew43: 其實你看一下x1和x2的相關不就知道了？ 06/29 14:52
3F：推 LiamIssac: 4 看一下(X^tWX)^-1的對角項 06/29 14:57
4F：→ LiamIssac: 解決方法可用ridge (regularized logis reg) 06/29 14:58
5F：→ MagieJJ: 謝謝A大和L大，X1和X2確實高相關，因為X1是時間，X2是時 06/29 15:48
6F：→ MagieJJ: 間和某一變項的交互作用項 06/29 15:49
7F：→ andrew43: 可能可以先把時間中心化或標準化，也拿它算交互作用 06/29 16:28
8F：→ MagieJJ: A大，我有將變項centering 06/29 21:55
9F：推 maoc: 當資料是 separable 時 MLE 不存在，程式會停在發散的半路上 06/29 21:57
10F：→ maoc: ，此時它的 se 會超大。 06/29 21:57
11F：推 chien533: Q1:比較有可能是complete separation或quasi-complete 07/19 02:51
12F：→ chien533: separation，共線性的特徵大多是估計量反轉（正負相反） 07/19 02:52
13F：→ chien533: Q2: 回答同Q1 07/19 02:52
14F：→ chien533: Q3:ＣＩ會很大表示點估計不穩定，結果就不穩健 07/19 02:53
15F：→ chien533: Q4:羅吉斯迴歸沒有自己檢定共線性的方法，比較可行的就 07/19 02:54
16F：→ chien533: 是把原始資料用一般線性迴歸來跑，然後拿他的VIF值來用 07/19 02:55