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Changes between Version 6 and Version 7 of Multicollinearity


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Timestamp:
Sep 8, 2010, 6:27:04 AM (14 years ago)
Author:
josp
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  • Multicollinearity

    v6 v7  
    1616El segundo de los problemas es más sutil pues incluso podemos tener unas estimaciones donde el ajuste del modelo es bueno.
    1717
    18 En presencia de una matriz singularidad necesitamos emplear métodos robustos como la descomposición en valores singulares {{{SVD}}. A partir de la {{{SVD}}} podemos obtener los p valores propios {{{l_1<l_2<...<l_p}}}, cuando l_1 es 0 o "casi 0" la matriz singular o está muy cercana a la singularidad. También se suele analizar el número de condición {{{k(A) = sqrt(l_p/l_1)}}} que tiene a infinito cuando l_1 tiende a 0.
     18En presencia de una matriz singularidad necesitamos emplear métodos robustos como la descomposición en valores singulares {{{SVD}}}. A partir de la {{{SVD}}} podemos obtener los p valores propios {{{l_1<l_2<...<l_p}}}, cuando l_1 es 0 o "casi 0" la matriz singular o está muy cercana a la singularidad. También se suele analizar el número de condición {{{k(A) = sqrt(l_p/l_1)}}} que tiene a infinito cuando l_1 tiende a 0.
    1919
    2020La {{{SVD}}} también puede emplearse para determinar subconjuntos de variables con alta correlación .... ¿como? (observando los vectores propios asociados a los valores propios pequeños, estos contienen los coeficientes de la combinación lineal, hay que mirar los coeficiente "distintos" de 0)