筛查自变量共线性：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:25的最新版本

Collinearity Independent Variable Filter.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
筛查自变量共线性Collinearity Independent Variable Filter.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Collinearity Independent Variable Filter
功能主类别数据分析
英文缩写CVIF
功能亚类别多元分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

自变量之间存在多重共线性时，最简单的方法就是对共线的自变量进行一定的筛选，保留更为重要的变量，删除次要或可替代的变量，从而减少变量之间的重复信息，避免在模型拟合时出现多重共线性的问题。生成的表表示经过筛查后不共线的变量。

用途：筛查自变量之间的共线性有助于确保回归模型的有效性、稳定性和可解释性。

参数：选择因变量，和自变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口3个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点多重对应分析
下一节点多重插补
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此页面最后编辑于2024年1月19日 (星期五) 19:25。
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