Re: [問題] 這個問題是否適用主成分分析或因素分析?
※ 引述《yhliu.bbs@bbs.wretch.cc (老怪物)》之銘言:
: ※ 引述《buski.bbs@ptt.cc (......)》之銘言:
: > 我目前要用一個模型來看 某種昆蟲數量變化與氣候因子的關係
: > 應變相當然是昆蟲的數量, 自變相就是各種氣候的指標(包括 溫度、雨量、濕度
: > 前兩週的均溫、前兩週的累積雨量.......諸如此類)
: > 由於我的自變相之間具有高度的共線性
: > 因此我想利用主成分分析來轉換挑選出新的變相,不知道這個觀念正確嗎?
: > 還是我是說我必須先利用因素分析來找出背後的相關性,再利用PCA來挑變相?
: > 我對於解決變相間共線性的問題不是很熟悉,請問還有其他的方法嗎?
: > 我原本想運用Time series analysis來作分析 因為我有20年的資料,
: > 可是我發現如果我fit到high order的model 會產生無法解釋的窘境...
: > 麻煩高手給些意見囉! 謝謝!
: 因為是時間數列資料, 可能諸變數受共同因素或自然趨勢
: 影響而有高度關聯. 影響所及, 不僅解釋變數間會有共線
: 性問題, 反應變數與解釋變數間的關聯也不正確. 修正方
: 法可嘗試 (不是全部可能方案, 也不能說是最適方案):
: (1) 考慮誤差項之間有某種型態的序列相關.
: (2) 考慮 "變化量" 而非原數量.
: (3) 加入 "趨勢" 效應項.
: 至於線性迴歸模型中解決自變數共線性問題, 主成分迴歸
: 與脊迴歸, 是兩種簡單的方式. 其中主成分迴歸就是將解
: 釋變數做主成分變換, 然後擷取重要主成分當模型的解釋
: 變數, 最後再將配適的迴歸模型轉回用原變數表示.
謝謝! 我想我會先使用PCA試看看! 基本上我雖然有二十年的資料
但不是連續性的, 資料點是從每年的五月到九月(該昆蟲的季節)
以每兩週作為時間的單位(符合昆蟲的生活史),
所以氣候相關的數據皆是以每兩週做累積或平均。
您上述所提的加入趨勢項,我並不是很瞭解,這樣對於解釋共線性有什麼作用?
此外,我最近在paper讀到有一種 sequential regression可用來解決共線性的問題
不過我不清楚他在SAS下面要如何操作
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