どこに問題があるかを特定するには、[地理空間加重回帰分析 (Geographically Weighted Regression)] ツールを実行して、各説明変数の VIF 値を確認します。 大きい VIF 値がある場合は (たとえば 7.5 を上回る)、グローバル多重共線性によって、このツールで解が求められなくなります。 し...
どこに問題があるのかを判断するために[一般化線形回帰 (Generalized Linear Regression)]を使用してグローバル モデルを実行し、各説明変数についてVIF 値を確認します。 大きな VIF 値がある場合 (たとえば 7.5 以上)、グローバル多重共線性によって地理空間加重回帰分析では解を導けなくなっ...
大きな VIF 値がある場合 (たとえば 7.5 以上)、グローバル多重共線性によって GWR では解を導けなくなっています。しかし、もっと可能性が高いのは、ローカル多重共線性の問題です。各独立変数の主題図を作成してみてください。主題図で同一値が空間的にクラスターを形成している場合は、...
大きな VIF 値がある場合 (たとえば 7.5 以上)、グローバル多重共線性によって GWR では解を導けなくなっています。しかし、もっと可能性が高いのは、ローカル多重共線性の問題です。各独立変数の主題図を作成してみてください。主題図で同一値が空間的にクラスターを形成している場合は、...
大きな VIF 値がある場合 (たとえば 7.5 以上)、グローバル多重共線性によって GWR では解を導けなくなっています。 しかし、もっと可能性が高いのは、ローカル多重共線性の問題です。 各独立変数の主題図を作成してみてください。 主題図で同一値が空間的にクラスターを形成...
大きな VIF 値がある場合 (たとえば 7.5 以上)、グローバル多重共線性によって GWR では解を導けなくなっています。 しかし、もっと可能性が高いのは、ローカル多重共線性の問題です。 各独立変数の主題図を作成してみてください。 主題図で同一値が空間的にクラスターを形成している...
これにより、地理空間加重回帰分析で、ローカル多重共線性というよく知られた問題を回避できます。近傍フィーチャの影響がなだらかに徐々に重要でなくなっていくが、周囲のフィーチャがどれだけ離れているかに関係なく、その影響が常に存在する場合は、[ガウス]加重方式を使用します。
大きな VIF 値がある場合 (たとえば 7.5 以上)、グローバル多重共線性によって GWR では解を導けなくなっています。しかし、もっと可能性が高いのは、ローカル多重共線性の問題です。各独立変数の主題図を作成してみてください。主題図で同一値が空間的にクラスターを形成している場合は、モ...
どこに問題があるのかを判断するために[一般化線形回帰 (Generalized Linear Regression)]を使用してグローバル モデルを実行し、各説明変数についてVIF 値を確認します。大きな VIF 値がある場合 (たとえば 7.5 以上)、グローバル多重共線性によって GWR では解を導けなくなっています。しかし...
深刻なモデル設計上のエラーや、局所方程式に十分な近傍数が含まれていないことを示すエラーは、多くの場合、グローバルまたは局所的な多重共線性の問題があることを示しています。 どこに問題があるのかを判断するために [OLS] を使用してモデルを実行し、各説明変数について VIF 値...