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模型分析因子方差非常大的原因
如题所述
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推荐答案 2022-12-05
效应间的差异。由模型的效应间的差异中，反映了因子不真所引起的波动，反映了的效应间的差异，反映了因子不真所引起的波动，因子分析模型是主成分分析的推广。
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方差
膨胀
因子
越大,越能说明问题吗?
答：
3、系数估计的准确性
。多重共线性会导致回归系数的估计不准确，增加了估计的方差，使得模型结果变得不可靠。通过多重共线性诊断，可以检测到共线性问题，并采取相应的处理方法，如删除相关变量或合并相关变量，以提高系数估计的准确性和稳定性。
什么是公
因子方差
答：
公因子方差是指几个公因子对原始变量解释程度的度量。当公
因子方差的
累计贡献率较高时，说明这些因子能够较好地代表原始变量，
模型的
效果也就越好。相反，如果累计贡献率较低，则说明公因子的代表性较差，模型效果不佳。对于公因子方差的接受标准并没有统一规定，不同的
分析
可能会有不同的要求，如有的分...
逐步回归法剔除变量后
方差
扩大
因子
还是大于10怎么办
答：
方差
膨胀
因子
大于10应该删除这个方差膨胀因子大于10的变量。再重新线性回归，检验多重共线性。因为方差膨胀因子超过10，就意味着回归
模型
存在严重的多重共线性。
公
因子方差
是什么?
答：
公因子方差是几个公
因子方差的
累计贡献率，累计贡献率越高，说明提取的这几个公因子对于原始变量的代表性或者说解释率越高，整体的效果就越好。累计贡献率越低，说明提取的公因子的代表性或者说解释率越差，效果就越差。这个没有统一的标准，有的
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中，50%就可以接受，有的分析中，达到80%才可以...
方差分析
答：
从函数形式上看，方差分析和回归都是广义线性
模型的
特例。 引起观测值波动的因素主要有两类：一种是试验过程中随机因素的干扰或观测误差因此起不可控制的随机误差；另外一种是由于试验中试验条件不同一起的可以控制的
因子
效应。
方差分析的
基本思路就是将总体变异方差分解成因子效应和试验误差，并对其...
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