 Помогите разобраться с дискриминантным анализом |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
 10.03.2014 - 23:13
Сообщение
#1
|
||
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005  |
Помогите, пожалуйста, разобраться с дискриминантым анализом. Например, из 20 переменных, у меня в модель , после 7 шагов было включено нес-ко пременных ,но почему они был вкл. в модель ,Если только 2 из них стат. достоверны.?
Читаю определение толерантности переменной - Значение толерантности переменной вычисляется как 1 минус R-квадрат. Поэтому значение толерантности является мерой избыточности переменной. Я просто не могу понять, что значит избыточность переменной?
Эскизы прикрепленных изображений
|
|
 |
 
|
 |
|
 |
Ответов
|
12.03.2014 - 23:59
Сообщение
#2
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
а почему они не значимы на 1% уровне?
Код Статпакет честно (и очень быстро) оценивает то, что ему предложили оценить. А потом вежливо намекает вам, что переменные, не дотягивающие до порога отсечения (F-remove) можно безболезненно удалить, поскольку толку от них никакого. Да, но он оставил в моделе переменные, которые не стат.достоверно могут оказывать влияние. я просто подумал, что конечная модель должна включать в себя переменные, которые оказывают влияние, говоря по-детски , те что красненьким помечаются. Так я правильно понимаю, что избыточность это мера корреляции 2х переменных, т.к. если они коррелируеют с друг другом сильно положительно, то они измеряют что-то одно. |
|
|
|
|
|
|
13.03.2014 - 12:44
Сообщение
#3
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Цитата а почему они не значимы на 1% уровне? А все потому, что достигаемый уровень значимости (p-value) > .01. Цитата я просто подумал, что конечная модель должна включать в себя переменные, которые оказывают влияние, говоря по-детски , те что красненьким помечаются. Правильно подумали, только после того, как пакет выдал вам протокол оценивания модели с 7 параметрами, 5 из которых статистически незначимы, вы сами выбрасываете их из модели и переоцениваете ее для оставшихся двух. Цитата Так я правильно понимаю, что избыточность это мера корреляции 2х переменных, т.к. если они коррелируеют с друг другом сильно положительно, то они измеряют что-то одно. Ну, предположим на мгновение, что длина носа "сильно положительно" коррелирует с длиной пениса. Какое такое "одно" они при этом "измеряют"? Избыточность параметра модели - это степень его ненужности для целей объяснения дисперсии зависимой переменной. Сообщение отредактировал 100$ - 13.03.2014 - 12:54 |
|
|
|
|
|
Сообщений в этой теме
kont Помогите разобраться с дискриминантным анализом 10.03.2014 - 23:13
100$ Цитата(kont @ 11.03.2014 - 00:13) По... 11.03.2014 - 20:25 kont да и такой момент
на картинке мы видим ,что первы... 13.03.2014 - 00:17
100$ Цитата(kont @ 13.03.2014 - 01:17) да... 13.03.2014 - 12:57 kont КодНу, предположим на мгновение, что длина носа ... 20.03.2014 - 21:19 100$ Цитата(kont @ 20.03.2014 - 22:19) Хо... 21.03.2014 - 11:06 |