Cox比例ハザードモデルにおける多重共線性問題皆さんこんにちは
次の問題を理解して対処するには支援が必要です。
あるコホートにおける心血管疾患の発症を予測するモデルを構築しています。相関関係にある2つの変数（R² = 0.83）をモデルに組み込んでいます。両方の変数をモデルに含めると、片方の変数の方向が反転し、リスク因子ではなく保護因子になります。しかし、それぞれの変数を個別にモデルに含めると、予想通り、どちらも疾患との正の相関を示します。
これは生物学的な説明によるものではないと思います。むしろ多重共線性の問題のように思えます。VIFかPCAのどちらかを使えば対処できることは分かっています。しかし、私の結果は2値なので、VIFを正しく計算する方法が分かりません。2つの変数間で最小二乗回帰を試してみたところ、VIFは1になりましたが、今回の場合はそれが正しいアプローチではないと思います。
同じような状況に遭遇した方はいらっしゃいますか？どのように対処するのが良いでしょうか？
高度な統計モデリング予測モデリングと機械学習ウィンドウズCox比例ハザードモデルにおける多重共線性問題についてこんにちはラファエルZS 、
モデル結果とVIF値への影響を確認するために、モデルに相互作用項（X1*X2）を追加することを検討しましたか？データセットを提供していただければ助かります。
ありがとう、
ベン
