如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20,则认为()是严重的。A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共
如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20,则认为()是严重的。
A.异方差问题
B.序列相关问题
C.多重共线性问题
D.解释变量与随机项的相关性
如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20,则认为()是严重的。
A.异方差问题
B.序列相关问题
C.多重共线性问题
D.解释变量与随机项的相关性
A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)来检查共线性程度,并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失,我们可以不删除相关变量,而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题,例如Ridge或Lasso回归
A.VIF≥10
B.VIF≤0
C.VIF≤1
D.VIF<10<br>
回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()
1.去除这两个共线性变量
2.我们可以先去除一个共线性变量
3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施
4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归
A.1
B.2
C.2和3
D.2,3和4
A.自变量之间存在较高的相关关系
B.自变量之间不存在较高的相关关系
C.因变量与自变量之间存在较高的相关关系
D.因变量与自变量之间不存在较高的相关关系
A.以下正确的判断是
B.方差分析显示回归模型显著,且回归模型效果好,可以进行预测
C.方差分析显示回归模型不显著,因子和响应之间没有线性关系
D.方差膨胀因子太高,提示因子之间可能存在共线性,需要分析变量之间是否存在共线性
E.可以考虑采用逐步回归方法
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