尋找一些指導：邏輯回歸大家好，
總體而言，這是統計數據的新手，並且觀看了許多視頻，但不幸的是到目前為止。 我正在嘗試確定PTB（標稱Y / N）與16種水污染物之間的關係（也是標稱值，即是的，一年中發生了水污染物，或者沒有發生）。
許多水污染物之間存在多重共線性，我不確定如何調整模型以降低多重共線性。 我必須去除水污染物嗎？ 我擔心的是，我將從16種污染物變為2種不受其他污染物影響的污染物。 有更好的選擇嗎？ 我不完全確定創建交互的目的，但是這是一種管理交互的方法嗎？ 另外，如果除了除去大多數協變量之外，沒有其他解決方案，我是否可以針對每種污染物運行模型？ 還是這樣的說法不准確？
提前致謝！
分析工具回复：尋找一些指導：邏輯回歸共線性是很常見的，除了一些設計的實驗。 問題是它有多強，涉及多少變量？ 例如，如果兩個預測變量非常共線（例如，r = 0.97），則可以從模型中省略其中一個。 如果您有16個自然共線的預測變量中的幾個，則可以創建主成分，然後創建代表潛在作用力的“因素”。 例如，您可能有幾種水硬度測量值，可以用一個或兩個主要組成部分或因素代替。
因此，“取決於”。
您可以通過幾種方式研究共線性。 我最好的起點是分析>多元方法>具有16個預測變量的多元。
回复：尋找一些指導：邏輯回歸但是，該帖子是否表明所有預測變量也都是名義上的？那不會要求其他分析嗎？我不確定會是什麼，但我可能會嘗試探索哪些污染物會同時出現，然後為這些組合創建一些新的複合特徵。我認為您對主要成分的建議與此類似，但這對於名義預測變量而言是否正確？
