Метод Белсли

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (→Анализ коллинеарности)
м (→Анализ коллинеарности)
Строка 22: Строка 22:
V=(U_{p\times s} V_{p \times (p-s)}) = (V_{S} V_{N}),
V=(U_{p\times s} V_{p \times (p-s)}) = (V_{S} V_{N}),
</tex>
</tex>
 +
где <tex>U_{S}</tex> и <tex>V_{S}</tex> соответствуют первым s наибольших сингулярных значений, а <tex>U_{N}</tex> и <tex>V_{N}</tex> содержат <tex>(p-s)</tex> веторов соответствующих малым сингулярным значениям.
==Анализ полученных данных==
==Анализ полученных данных==

Версия 14:47, 27 июня 2010

Линейные регрессионные модели часто используются для исследования зависимости между ответом и признаками, однако результаты часто сомнительны, так как данные не всегда подходящие. Например, при большом количестве признаков часто многие из них сильно зависимы друг от друга, и эта зависимость уменьшает вероятность получения адекватных результатов. Belsley, Kuh и Welsch предложили метод анализа мультиколлинеарности основанный на индексах обусловленности(the scaled condition indexes) и дисперсионных долях(the variance-decomposition proportions).

Содержание

Анализ коллинеарности

Линейная регрессионная модель:
y=X \beta + \varepsilon
где y - n-мерный ветор ответа(зависимой переменной), X - n x p (n>p) матрица признаков \beta - p-мерный вектор неизвестных коэффициентов, \varepsilon - p-мерный вектор случайного возмущения с нулевым матожиданием и ковариационной матрицей {\sigma}^2 I, где I это n x n единичная матрица, а {\sigma}^2>0. Будем считать что X имеет ранг p. Если есть коллинеарность между признаками согласно Belsley имеет смысл использовать сингулярное разложение(SVD) чтобы определить вовлеченные переменные. Матрица сингулярного разложения X определяется как:
X=UDV^T
Где U - n x p ортогональная матрица, D - p x p верхняя диагональная матрица, чьи неотрицательные элементы являются сингулярными значениями X, V - p x p ортогональная матрица, чьи колонки это собственные вектора X^T X. Если существует коллинеарная зависимоть, то будут какие-либо сингулярные значения, скажем, (р - s), которые близки к нулю. Предположим, что d_{jj}, или просто d_{j}, элементы матрицы D упорядочены так, что
d_{1} \geq d_{2} \geq ...\geq d_{s} \geq ... \geq d_{p} \geq 0
И рассмотрим разбиение
D=\begin{bmatrix} D_{s\times s} & O_{s \times (p-s)} \\ O_{(p-s) \times s} & D_{(p-s)\times (p-s)} \end{bmatrix}, где D_{s\times s} и D_{(p-s)\times (p-s)} диогональные, и недиогональнык блоки нулевые. D_{s\times s}, или просто D_{S}, содержит достаточно большие сингулярные значения, а D_{(p-s)\times (p-s)}, или D_{N}, содержит близкие к нулю. Теперь разделим U и V соответственно:
U=(U_{n\times s} U_{n \times (p-s)}) = (U_{S} U_{N})
V=(U_{p\times s} V_{p \times (p-s)}) = (V_{S} V_{N}), где U_{S} и V_{S} соответствуют первым s наибольших сингулярных значений, а U_{N} и V_{N} содержат (p-s) веторов соответствующих малым сингулярным значениям.

Анализ полученных данных

Смотри также

Литература

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%91%D0%B5%D0%BB%D1%81%D0%BB%D0%B8»
Личные инструменты