Cox 比例风险模型中的多重共线性问题大家好，
我需要帮助来理解和解决以下问题。
我正在构建一个模型来预测一个群体中心血管疾病的发病率。我引入了两个相互关联的变量（R² = 0.83）。当我同时将这两个变量都纳入模型时，其中一个变量的方向发生了逆转——它变成了保护因素，而不是风险因素。但当我分别引入每个变量时，正如预期的那样，两个变量都与疾病呈正相关。
我不认为这是由生物学原因造成的——它更像是一个多重共线性问题。我知道我可以使用方差因子 (VIF) 或主成分分析 (PCA) 来解决这个问题。但由于我的结果是二元的，我不确定如何正确计算 VIF。我尝试在两个变量之间进行最小二乘回归，得到的 VIF 为 1，但我认为这不是正确的方法。
有人遇到过类似的情况吗？你有什么建议吗？
高级统计建模预测模型和机器学习视窗回复：Cox 比例风险模型中的多重共线性问题你好@RafaelZS ，
您是否考虑过在模型中简单地添加一个交互项 (X1*X2) 来观察它对模型结果和方差膨胀因子 (VIF) 值的影响？如果您能提供数据集，那将会很有帮助。
谢谢，
本
