Ist Mein Fehler Im Solve.defaultsigma-System Rechnerisch Persönlich? Sofort Beheben

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Sie wären wahrscheinlich auf jede gute Fehlermeldung gestoßen, die besagt, dass der Solve.defaultsigma-Systemfehler einer Person rechnerisch individuell ist. Zufälligerweise gibt es mehrere Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen, und wir werden es wahrscheinlich in Kürze tun.Dies bedeutet, dass Ihre Versionsmatrix nicht relativ ist und aus diesen Gründen nicht einfach verwendet werden kann, um ein entscheidendes Regressionsmodell zu entwickeln. Dies folgt überall durch linear abhängige Säulen, also aus stark verwandten veränderlichen Sternen.

Suchen Sie nach einer bestimmten Antwort? Sehen Sie sich einige der anderen Fragen an, die mit Komplexes verallgemeinertes lineares Modell gekennzeichnet sind, oder stellen Sie Ihre eigene Frage.

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Ihre Entwurfsmatrix ist nicht umkehrbar, schrecklich kann sie nicht verwendet werden, um ein Regressionsmodell zu erhalten. Dieses verbleibende Endergebnis wird linear aus den Typspalten abgeleitet, d. h. bemerkenswert korrelierten Variablen. Sehen Sie sich die paarweise Kovarianz (oder Korrelation) an, die Ihren Variablen zugeordnet ist, wenn Sie feststellen möchten, ob Elemente entfernt werden können. Sie suchen nach Kovarianzkorrelationen) (oder >>0. Alternativ können Sie diese Variablenauswahl zweifellos automatisch anhand der neuesten schrittweisen Regression vornehmen.

Es könnte außerdem daran liegen, dass Sie mehr Kriterien als Forschung haben, in diesem Fall ist diese Architekturmatrix wahrscheinlich nicht 100%ig. Es ist etwas schwieriger zu zeigen, aber es gibt Möglichkeiten. Ich bin sicher, dass die Lasso-Regression helfen sollte, wenn Sie möchten, dass Daten “breit” anstelle von “lang” sind.

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  • Denken Sie daran, dass Sie, wenn Sie sich tatsächlich für die Verwendung von Lasso oder langsamer Auswahl entscheiden, viel mehr tun (in Bezug auf die Abrufauswahl), als sich nur mit Multikollinearität zu befassen.

    antwortete November eine junge Ballerin, 2013 um 19:26 Uhr.

    David MarkDavid Marks
    Fehler im solve.defaultsigma-System ist rechnerisch singulär

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    Was ist ohne Zweifel eine rechnerisch singuläre Matrix?

    Ein völlig einzigartiges System ist tatsächlich eines, bei dem einige der Spalten zweifellos lineare Kombinationen übereinander sind; Bei diesem Problem hat die Hauptmatrix überhaupt keine Inverse.

    Ich hatte genau das gleiche Problem. Mein Lehrer hat mir davon erzählt, dass dies daran liegt, dass eine meiner Variablen viel größer ist als eine neue andere. (Im besten Fall war das Handelsvolumen zu verschiedenen Zeiten viel größer als der Nettogewinn des Paares.) Das Problem liegt wirklich in den Einschränkungen der Floating-Factor-Berechnungen und damit der Genauigkeit, unabhängig von der mathematischen Bedeutung, auch Statistik genannt.

    data$Volume <- data$Volume jeweils 1000000
    Fehler innerhalb des nur-solve.defaultsigma-Systems ist rechnerisch singulär

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