Агрегатная функция (aggregate function)
функция SQL, возвращающая суммарные значения.
Мультиколлинеарность
Предмет
Базы данных
👍 Проверено
Автор24
проблема, возникающая при регрессионном анализе, из-за которой использование высококоррелирующих предикторов приводит к искаженному значению их веса.
Научные статьи на тему «Мультиколлинеарность»
Как выявить мультиколлинеарность
Понятие мультиколлинеарности
Определение 1
Мультиколлинеарность – это наличие зависимости между...
Совершенная и несовершенная мультиколлинеарность
Проблемы возникают тогда, когда мультиколлинеарность...
Для совершенной мультиколлинеарности характерна строгая функциональная связь....
Выявление мультиколлинеарности сказывается на точности исследуемой модели....
Признаки мультиколлинеарности
Выявление мультиколлинеарности происходит по следующим признакам:
Коэффициенты
Статья от экспертов
Снижение размерности векторов признаков по критериям мультиколлинеарности
В работе рассматривается возможность снижения размерности векторов признаков для задачи распознавания образов. Снижение размерности производится за счет отбрасывания менее информативных признаков. В качестве такого критерия информативности предлагается показатель диагонально преобладания. Обсуждается эффективность данного показателя по сравнению с другими мерами мультиколлинеарности с вычислительной точки зрения. Предлагаются алгоритмы, реализующие предложенную идею при решении задачи распознавания изображений.
Creative Commons
Научный журнал
Регрессионный анализ - множественная регрессия в условиях мультиколлинеарности
Понятие и сущность мультиколлинеарности (частичной коллинеарности)
Определение 1
Множественная...
Эта проблема проявляется в мультиколлинеарности....
Определение 2
Мультиколлинеарность модели множественной регрессии представляет собой наличие высокой...
Мультиколлинеарность в модели множественной регрессии может быть обнаружена, если в её отношении будет...
Методы устранения (уменьшения) мультиколлинеарсти модели множественной регрессии
Мультиколлинеарность
Статья от экспертов
Сравнительный анализ эффективности методов устранения мультиколлинеарности
Проводится сравнительный анализ эффективности методов, ридж-регрессия, регрессия ЛАССО, метод главных компонент и метод частных наименьших квадратов для борьбы с мультиколлинеарностью объясняющих переменных в линейных регрессионных моделях. Показывается, что классический метод наименьших квадратов не теряет в точности из-за присутствия мультиколлинеарности предикторов, но имеется возможность повысить эту точность с помощью применения рассматриваемых методов. В случае полного отсутствия мультиколлинеарности классический МНК демонстрирует самую высокую эффективность, однако даже в случае умеренной мультиколлинеарности уступает другим методам. В результате детального анализа проведенных машинных экспериментов был сделан вывод о том, что метод частных наименьших квадратов является наиболее предпочтительным среди рассматриваемых способов устранения мультиколлинеарности.
Creative Commons
Научный журнал
Еще термины по предмету «Базы данных»
Внешний уровень (EXTERNAL LEVEL)
все аспекты представления информации для пользователя во внешних интерфейсах информационной системы.
Вычислительная система (ВС)
включает программные (ПС) и аппаратные средства (ТС).
- Абстрактная сущность (abstract entity)
- Автоматизированная информационная система (АИС)
- Администратор БД (АБД)
- Администрирование базы данных
- Аксиома (AXIOM)
- Аналитика данных (data analytics)
- Базовая таблица
- Бизнес-ограничение (business constraint)
- Бизнес-правило (business rule)
- Внешнее событие (EXTERNAL EVENT)
- Внешний ключ
- Внешний уровень (EXTERNAL LEVEL)
- Горизонтальное масштабирование (horizontal scaling)
- Доступ к порции данных
- Заголовок отношения (relation heading)
- Запоминающее устройство
- Запрос (на выборку)
- Ключ-кандидат (candidate key)
- Простой ключ (simple key)
- Реляционное объединение (relational union)
Повышай знания с онлайн-тренажером от Автор24!
- Напиши термин
- Выбери определение из предложенных или загрузи свое
- Тренажер от Автор24 поможет тебе выучить термины с помощью удобных и приятных карточек
