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论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件
3530 4
2011-06-07
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大家好
小弟有个问题近期一直困惑不解
有个dataset名字叫one,一共有大约10多个变量。
其中一个是反应变量Y(1,0),另外10几个dependent变量X1,X2.......X10,他们有连续型的也有归类型的。X1,X2是归类型的
现在的问题是,要做模型
我写的用SAS代码
proc logistic data =one;
class X1 X2;
  model Y=X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10;
run;
得不出模型,我发现X中很多两两高度线形相关,因此肯定需还要做变量选择剔出些变量。
我想问,我该用什么方法处理能得出最后的模型?如果你们遇到这样的问题要分哪几步做?请给小弟些建议。
多谢了

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qwang64 查看完整内容

消除多重共线性的方法有: 1)筛选自变量,但进入的变量并不一定比被排除的变量更有意义,需结合专业知识进行判断; 2)主成分分析,能保留所有自变量的信息。
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2011-6-7 13:34:33
消除多重共线性的方法有:
1)筛选自变量,但进入的变量并不一定比被排除的变量更有意义,需结合专业知识进行判断;
2)主成分分析,能保留所有自变量的信息。
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2011-6-7 13:48:27
建议先做“主成分分析”,去除多重共线性,达到降维的目的,然后再做“Logistic回归”
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2011-6-7 13:49:47
本人不会SAS,楼主可以试试SPSS的logistic,根据似然比逐步回归,可去除多重共线性。
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2011-6-7 14:14:34
2# qwang64
请问消除共线性只有先做主成份分析么?可不可以让SAS做些自动的变量选择?比如用selection=stepwise之类的方法?
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