分析R中的相关数据：线性，岭回归，PCR

我有5个变量y, x_1, x_2, x_3, x_4的时间序列观察结果，其任务是找出哪个x es负责y中的变化。现在的问题是，它们都是强相互关联的并且表现出共线性。 x_1, x_2, x_3, x_4没有隐藏的组件，它们是成对的或以任何其他方式共有的 - 它们只是自然相关的。分析R中的相关数据：线性，岭回归，PCR

预见的是，线性回归给出了系数去除的变量，它是高度共线数据一个正常的图像中的一个之后，改变似地不合理的结果。

诚如上wiki，一些补救措施多重共使用岭回归和主成分回归。然而，当我使用lm.ridge方法，它给了我一模一样的系数作为lm。

灿PCR帮助在这种情况下，如果是这样，什么是R中一个简单的方法来检索它的系数和p值？类似于lm函数的汇总表。

来源

2012-09-24 sashkello

用于'MASS :: lm.ridge'你可能被忽视的设定非零'lambda'（惩罚系数），在这种情况下，函数默认为'lambda = 0'，即规则的无限回归。（对于'lm.ridge'的文档是相当粗略的 - 你可能去获得*现代应用统计的副本，如果你想了解如何使用此功能的指导S *（维纳布尔斯和里普利）... –

是，你可能是正确的，将检查出来，到这里报到... – sashkello

很不错的书的确是 - ！谢谢你指向它，并且有一个看似合法的免费的PDF版本可在网上 – sashkello

看一看

曼等人。（2012年）。共线性：审查处理它的方法和评估其性能的模拟研究。 paywall，alternative link

为可用的方法进行审查。

R-代码和数据可用here :)

来源

2012-09-24 23:23:42 EDi

谢谢你看起来很有趣，会得到 – sashkello

非常好，一些有用的信息里面和有用的例子。谢谢！ – sashkello

你好。什么R包你建议用于岭回归？glmnet，bigRR，Mass，其他？其中任何能够处理重复措施（随机效应）？ – skan

分析R中的相关数据：线性，岭回归，PCR

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