Ключевой проблемой, которая может возникнуть при построении регрессионной модели, где в качестве объясняющих переменных используются факторы, полученные путем применения метода главных компонент к исходным данным, является:
Выберите один ответ:
a. Низкая объясняющая способность модели
b. Сложность в интерпретации параметров регрессии
c. Большая дисперсия параметров регрессии

Другие предметы Университет Регрессионный анализ и метод главных компонент ПМСА прикладной многомерный статистический анализ регрессионная модель факторы метод главных компонент объясняющая способность интерпретация параметров дисперсия параметров университет статистический анализ Новый

При построении регрессионной модели с использованием факторов, полученных методом главных компонент, ключевой проблемой является:

b. Сложность в интерпретации параметров регрессии

Давайте разберем, почему именно этот вариант является правильным, а также рассмотрим шаги, которые помогут понять суть проблемы:

1. Понимание метода главных компонент: Метод главных компонент (PCA) используется для уменьшения размерности данных. Он преобразует исходные переменные в новый набор переменных (главные компоненты), которые являются линейными комбинациями исходных переменных.
2. Новые переменные: Главные компоненты, как правило, не имеют прямого физического или практического смысла. Они представляют собой комбинации исходных переменных, что затрудняет их интерпретацию.
3. Интерпретация параметров: В регрессионной модели параметры, связанные с главными компонентами, не могут быть легко интерпретированы в контексте исходных данных. Например, если главная компонента является комбинацией нескольких переменных, то значение коэффициента регрессии для этой компоненты не показывает, как изменяется зависимая переменная при изменении одной из исходных переменных.
4. Проблемы с выводами: Из-за сложности интерпретации параметров регрессии на основе главных компонент, может быть сложно делать выводы о влиянии отдельных факторов на зависимую переменную. Это может привести к ошибочным выводам и затруднить принятие решений на основе модели.

Таким образом, хотя другие варианты (низкая объясняющая способность модели и большая дисперсия параметров регрессии) могут быть важными аспектами, именно сложность в интерпретации параметров регрессии является ключевой проблемой при использовании метода главных компонент в регрессионном анализе.