Was bedeutet die Warnung vor schlecht konditioniertem 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 erhalten Sie die folgende Warnung:
Wir würden uns über jede Hilfe zum Verstehen und Lösen des Problems sehr freuen.
Betreff: Was bedeutet die Warnung vor einem schlecht konditionierten Regressionsproblem?Das beigefügte (verschlüsselte) Skript stammt aus dem Buch, an dessen Erstellung ich mitgewirkt 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 nahe bei +1 (oder -1) liegt, wird das Problem schlecht konditioniert. Daher gehe ich davon aus, dass die Daten, die Sie haben, nicht aus einem geplanten Experiment stammen und dass Sie einige Variablen löschen müssen, wenn Sie MLR verwenden möchten.
