범주형 변수 및/또는 이진 결과에 대한 공선성 평가저는 다중 변수 명목 로지스틱 회귀에 포함될 범주형 변수 간의 공선성을 평가하고자 합니다. VIF가 이에 유용하다는 것은 알고 있지만 범주형 변수나 이진 결과에 대한 VIF를 찾을 수 없습니다. 다른 방법은 LASSO와 같이 덜 주도적입니다. LASSO를 사용하거나 사용하지 않고 공선성을 평가할 방법이 있습니까? 감사합니다!고급 통계 모델링데이터 탐색 및 시각화Re: 범주형 변수 및/또는 이진 결과에 대한 공선성 평가Fit Model 대화 상자에서 Generalized Regression으로 전환해 보셨나요? 거기서 응답이 이항 분포를 가지고 있다고 말할 수 있습니다. 그러면 명목 로지스틱 회귀와 매우 유사한 적합도가 제공되고 추정치 상관 관계 표를 볼 수 있습니다. 이를 사용하여 공선성을 이해할 수 있습니다. 그렇지 않으면 Multivariate Methods > Multivariate를 사용하여 주효과의 공선성을 연구할 수 있습니다.
Re: 범주형 변수 및/또는 이진 결과에 대한 공선성 평가안녕하세요 @gstins @gstins ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
@댄_오버밀러 가 제안한 솔루션 외에도 VIF 값을 사용하여 공선성을 평가하는 한 가지 가능한 "트릭"은 임의의 "더미" 숫자 열을 만들고, 다변량 회귀 모델을 맞추고, 모델 변수의 VIF 값을 표시하는 것입니다. 일반화된 회귀 보고서에서 VIF를 검사하는 방법? 과 @씨윌든 의 응답을 참조하세요.
VIF는 입력 데이터/요인의 값만 사용하여 계산됩니다(여기서 방정식을 참조하세요: 원래 예측 변수에 대한 매개변수 추정치 ). 따라서 응답 유형에 관계없이 항상 VIF 값을 계산하고 분석할 수 있습니다.
이 해결 방법이 도움이 되기를 바랍니다.
