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深入理解多重共線性: 基本原理、影響、檢驗與修正策略
日期:2024-11-13 15:22
重共線性是指數(shù)據(jù)集中兩個或多個自變量(預測變量)之間存在強烈的線性相關性。簡而言之,這些自變量包含了重疊的信息,而不是提供預測因變量(目標變量)所需的唯一信息,使得模型難以確定每個自變量的individual貢獻。
在回歸分析中,自變量(independent variable)是影響結果的因素,而因變量(dependent variable)是我們試圖預測的結果。舉個例子,在房價預測模型中,房屋面積、臥室數(shù)量和地理位置等因素被視為自變量,而房價作為因變量,取決于這些自變量的變化。
為了充分理解多重共線性的影響,我們需要先了解線性回歸的一些知識。
線性回歸




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