作者dreamstar999 (启程)
看板Statistics
标题[问题]共线性问题
时间Sun Oct 16 00:12:42 2011
最近在用stata练习regression
遇到变数间共线性问题
一般都是把其中一两个变数拿掉对吧?
但我前阵子翻资料
看到一个把截距项拿掉的方法，似乎也可以处理这问题
(但没写原因)
请问原理是甚麽呢?
(完全没头绪...是因为带入数值後，跟截距的移动有关吗?)
另外，想知道在哪些情况才能够用呢？感觉这个方法好神奇呀
爬了一下板上关於共线性的讨论
好像没提到这个
希望前辈指点一下!!!
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◆ From: 218.166.110.35
1F：推 Chsieh:基本上会先看自变数之间的相关系数去做筛选 选择尺度高的留 10/16 02:45
2F：→ Chsieh:下 截距的意义是当所有自变数为0时 依变数的值 10/16 02:46
3F：→ Chsieh:但我也不清楚为什麽这样做就可以XDD 10/16 02:46
4F：推 loochi:我想你推导一下OLS就知道了 10/16 18:28
5F：→ loochi:不过我也只知道可以藉由推导了解 其他原因不知道 @@ 10/16 18:35
6F：推 tew:有虚拟变数时，截距项是有可能有共线性的 10/17 09:02
7F：→ yhliu:有截距项时, "共线性" 看的是 "相关"; 而没有截距项时, 看的 10/17 14:46
8F：→ yhliu:是 "线性相依" 与否. 例如, 仅有两解释变项时 X1, X2 时, 10/17 14:47
9F：→ yhliu:有截距项时看是否有共线性, 看的是 corr(X1,X2), 或看 X2 是 10/17 14:48
10F：→ yhliu:否可(近似)表示为 a+bX1. 而没有截距项时, 共线性是指存在 10/17 14:49
11F：→ yhliu:常数 a, b, a^2+b^2 = 1, 使 aX1+bX2 接近 0. 10/17 14:50
12F：→ yhliu:不过, 拿掉截距项并非解决共线性(或称:线性重合)问题的正确 10/17 14:51
13F：→ yhliu:方案. 10/17 14:51