The paper analyzes how the enlarging of the sample affects to the mitigation of collinearity concluding that it may mitigate the consequences of collinearity related to statistical analysis but not necessarily the numerical instability. The problem that is addressed is of importance in the teaching of social sciences since it discusses one of the solutions proposed almost unanimously to solve the problem of multicollinearity. For a better understanding and illustration of the contribution of this paper, two empirical examples are presented and not highly technical developments are used.


翻译:本文分析了扩大样本量如何影响共线性的缓解,得出结论:扩大样本量可能减轻与统计分析相关的共线性后果,但不一定能解决数值不稳定性问题。该研究在社会科学教学中具有重要意义,因为它讨论了几乎被一致认可的解决多重共线性问题的方案之一。为了更好地理解和说明本文的贡献,文中提供了两个实证案例,并避免使用高度技术化的推导过程。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
最新内容
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
5+阅读 · 今天11:13
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:19
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:57
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
8+阅读 · 今天3:12
美海军“超配项目”
专知会员服务
7+阅读 · 今天2:13
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员