Was bedeutet Warnung vor einem schlecht konditionierten Regressionsproblem?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich verwende Modell anpassen > Standard-Kleinste-Quadrate, Effekt-Screening mit Makros > Faktor zu Grad (2). und erhalte die folgende Warnung:
Jede Hilfe zum Verständnis und zur Lösung wäre sehr willkommen.
Betreff: Was bedeutet Warnung bei schlecht konditioniertem Regressionsproblem?Das angehängte (verschlüsselte) Skript stammt aus dem Buch, das ich mitgeschrieben habe: https://www.sas.com/store/books/categories/usage-and-reference/discovering-partial-least-squares-with-jmp-/prodBK_65346_en.html und es zeigt die Wirkung. Wenn die Korrelation zwischen X1 und X2 in der Nähe von +1 (oder -1) liegt, wird das Problem schlecht konditioniert. Ich gehe also davon aus, dass die Daten, die Sie haben, nicht aus einem entworfenen Experiment stammen und dass Sie einige Variablen löschen müssen, wenn Sie MLR verwenden möchten.
