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Regressione multipla

Ciao,

Ho uno scenario in cui la mia risposta è una variabile continua e i predittori sono misti (continui e categoriali con più di 2 livelli)

Nella risposta vedo una tendenza e il mio obiettivo è indagare su quale predittore sta andando con essa (altre parole quale predittore sta contribuendo maggiormente nella tendenza di risposta perché la tendenza è un brutto segno per un dato processo).

Sto provando modi diversi usando la regressione multipla ma ho alcune preoccupazioni:

Sarebbe meglio eseguire una regressione diversa per ogni tipo di variabile (una volta con solo numerico e la prossima volta con solo categoriale) per rilevare il predittore di tendenza che causa?

Quando eseguo il modello con tutte le variabili ottengo un po 'di NA per alcune stime e questo è un segno di correlazione. A questo punto non sono sicuro di come decidere quale variabile rimuovere per evitare la multicollinearità.

Spero in qualche idea.

Grazie.

AnalyticsOggetto: regressione multipla

Quando dici "tendenza" ... presumo che intendi un cambiamento sistematico basato sul tempo nella risposta. Per le variabili predittive continue suggerisco un semplice grafico di sovrapposizione in Graph Builder sfruttando la sequenza temporale di raccolta delle risposte (magari con un filtro di dati locali per evidenziare in modo efficiente x specifiche). Per le variabili categoriali c'è ancora un elemento temporale in agguato? Ad esempio, come il lotto 1, 2, 3, 4, ecc. Dove ogni lotto successivo è limitato in una sequenza temporale? Se si dispone di una sequenza temporale per le variabili categoriali, utilizzare la proprietà della colonna Ordinamento valori per farle apparire nella sequenza temporale corretta nel Generatore di grafici. Se tutto ciò che ti interessa davvero è rilevare questa tendenza basata sul tempo ... dovresti essere in grado di "vederla" in Graph Builder e non devi nemmeno andare a nessuna modellazione.

Oggetto: regressione multiplaIn realtà, sono più interessato alla variabile che sta causando il trend rispetto a quando è successo.
Grazie.Oggetto: regressione multipla

Sembra che tu sospetti la collinearità e la singolarità con il set di dati in mano. Puoi provare Stepwise nella direzione in avanti a partire dal predittore lineare completo.

 

È inoltre possibile utilizzare Partition con un ampio over-fitting e quindi esaminare i contributi della colonna. È probabile che i principali contributori siano reali.