PH525x series - Collinearity

共线性

当自变量之间存在共线性时，线性回归得到的最小二乘估计的值并不唯一。共线性简单点说就是，设计矩阵中的某几列存在数学关系，如下面这个矩阵，后两列相加就等于第一列：

在R中，可以使用qr()函数判断矩阵是否存在共线性：

A <- matrix(c(1,0,1,0,1,1,1,-1,0),3,3)
qr(A)$rank
#[1] 2

在这里的意思是，互相独立的那些列的数目。如果小于矩阵的列数，那就说明这个矩阵存在共线性。

案例

四组小鼠，每组2个样本，分别进行、、和四种处理，其中，前两组是雌性小鼠，后两组是雄性。这样得到的设计矩阵就存在共线性的问题：

Sex <- c(0,0,0,0,1,1,1,1)
A <-   c(1,1,0,0,0,0,0,0)
B <-   c(0,0,1,1,0,0,0,0)
C <-   c(0,0,0,0,1,1,0,0)
D <-   c(0,0,0,0,0,0,1,1)
X <- model.matrix(~Sex+A+B+C+D-1)
cat("ncol=",ncol(X),"rank=", qr(X)$rank,"\n")

## ncol= 5 rank= 4

那么如何消除这种影响呢？最好的做法是在实验设计之初是平衡性别和处理这两个变量：

Sex <- c(0,1,0,1,0,1,0,1)
A <-   c(1,1,0,0,0,0,0,0)
B <-   c(0,0,1,1,0,0,0,0)
C <-   c(0,0,0,0,1,1,0,0)
D <-   c(0,0,0,0,0,0,1,1)
X <- model.matrix(~Sex+A+B+C+D-1)
cat("ncol=",ncol(X),"rank=", qr(X)$rank,"\n")

## ncol= 5 rank= 5

参考原文