解决多重共线性之岭回归分析

Kevin66832

2020-06-19 阅读量: 1970

解决多重共线性之岭回归分析

岭回归

岭回归分析（Ridge Regression）是一种改良的最小二乘法，其通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息为代价来寻找效果稍差但回归系数更符合实际情况的模型方程。

简单来说，岭回归是通过引入k个单位阵，使回归系数可以估计，得到的回归估计值要比简单线性回归系数更加稳定，也更加接近真实情况。虽然引入单位阵会导致信息丢失，但同时也换来回归模型的合理估计。

岭回归分析步骤共为2步：（1）结合岭迹图寻找最佳K值；（2）输入K值进行回归建模。

第一步：拖入数据，生成岭迹图，寻找最合适的K值。

K值的选择原则是各个自变量的标准化回归系数趋于稳定时的最小K值。K值越小则偏差越小，当K值为0时则为普通线性OLS回归；SPSSAU提供K值智能建议，也可通过主观识别判断选择K值。

第二步：对于K值，其越小越好，通常建议小于1；确定好K值后，即可输入K值，得出岭回归模型估计，查看分析结果。

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