A revision on Multicollinearity and Augmentation Methods, Fachbücher von Elías Heriberto Arias Nava, Russell Pérez Gonzá...

Das Fachbuch "A revision on Multicollinearity and Augmentation Methods" bietet eine umfassende Analyse und innovative Ansätze zur Bewältigung des Problems der Multikollinearität in Datensätzen mit mehreren korrelierten Prädiktorvariablen. Die Autoren, Russell Pérez González, Armando Javier Ríos Lira und Elías Heriberto Arias Nava, präsentieren eine neuartige Augmentierungsmethode, die darauf abzielt, den Schätzfehler der Regressionskoeffizienten zu minimieren. Durch die schrittweise Hinzufügung kleinerer Datensätze wird ein Verfahren entwickelt, das es ermöglicht, den Punkt zu identifizieren, an dem die Augmentierungen ausreichend zur Bestimmung des wahren Regressionsmodells beigetragen haben. Die Methodik stützt sich auf die Durchführung geplanter Experimente und nutzt den R3-Algorithmus als Leitfaden, um die Augmentierungen durchzuführen. Die Validierung erfolgt durch den Einsatz von Ridge Trace und VIF-Statistiken, die helfen, den Punkt zu bestimmen, an dem die Korrelationen signifikant reduziert wurden. Das Endergebnis ist ein lineares Regressionsmodell, das den untersuchten Prozess präzise abbildet.