Valutazione della collinearità per variabili categoriali e/o risultati binariSto cercando di valutare la colinearità tra variabili categoriali da includere in una regressione logistica nominale multivariabile. Ho capito che VIF è utile per questo, ma non riesco a trovare VIF per variabili categoriali o un risultato binario. Altri metodi sono stati meno innovativi come un LASSO. C'è un modo, con o senza LASSO, per valutare la colinearità? Grazie!Modellazione statistica avanzataEsplorazione e visualizzazione dei datiRe: Valutazione della collinearità per variabili categoriali e/o esito binarioDalla finestra di dialogo Fit Model, hai provato a passare a Generalized Regression? Da lì puoi dire che la risposta ha una distribuzione binomiale. Questo dovrebbe darti un fit molto simile alla regressione logistica nominale e offre la possibilità di guardare la tabella Correlation of Estimates. Puoi usarla per capire la collinearità. Altrimenti puoi studiare la collinearità degli effetti principali usando Multivariate Methods > Multivariate.
Re: Valutazione della collinearità per variabili categoriali e/o esito binarioCiao @gstins @gstins ,
Benvenuti nella Community!
Oltre alla soluzione proposta da @Dan_Obermiller , un possibile "trucco" per valutare la collinearità usando i valori VIF è creare una colonna numerica "fittizia" casuale, adattare un modello di regressione multivariata e visualizzare i valori VIF delle variabili del modello. Vedere Come esaminare VIF in un report di regressione generalizzata? e la risposta di @cwillden .
I VIF vengono calcolati solo utilizzando valori provenienti da dati/fattori di input (vedere l'equazione qui: Stime dei parametri per i predittori originali ), quindi, indipendentemente dal tipo di risposta, è sempre possibile calcolare e analizzare i valori VIF.
Spero che questa soluzione alternativa possa aiutarti,
