Метод Белсли

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Версия 17:14, 28 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).

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. Матрица $U$ ортогональна, т.е $U^T U=I_{p \times p}$ , так же как и $U_{S}$ и $U_{N}$ . Таким образом :
$U^{T}_{S} U_{S}=I_{s \times s}$

$U^{T}_{N} U_{N}=I_{(p-s) \times (p-s)}$

$U^{T}_{S} U_{N}=O_{s \times (p-s)}$

$U^{T}_{N} U_{S}=O_{(p-s) \times s}$

Анализ полученных данных

Смотри также

Литература

Источник — «http://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»

@@ Строка 23: / Строка 23: @@
 </tex> <br/>
 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.
+Матрица <tex>U</tex>  ортогональна, т.е <tex>U^T U=I_{p \times p}</tex>, так же как и <tex>U_{S}</tex> и <tex>U_{N}</tex>. Таким образом : <br/> <tex>U^{T}_{S} U_{S}=I_{s \times s}</tex> <br/><br/>
+<tex>U^{T}_{N} U_{N}=I_{(p-s) \times (p-s)}</tex> <br/> <br/>
+<tex>U^{T}_{S} U_{N}=O_{s \times (p-s)}</tex> <br/> <br/>
+<tex>U^{T}_{N} U_{S}=O_{(p-s) \times s}</tex> <br/><br/>
 ==Анализ полученных данных==

Метод Белсли

Материал из MachineLearning.

Версия 17:14, 28 июня 2010

Содержание

Анализ коллинеарности

Анализ полученных данных

Смотри также

Литература

Просмотры

Личные инструменты

Навигация

Поиск

Инструменты