リッジ回帰による多重共線性の問題回避について - 統計学と疫学と時々、助教生活

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今回は、リッジ回帰によって多重共線性の問題を回避できることを簡単にまとめておきます（わかりやすく... 今回は、リッジ回帰によって多重共線性の問題を回避できることを簡単にまとめておきます（わかりやすくまとめたつもりです）。先日（4/28）の記事で紹介した『リッジ回帰を用いた異常検知』で、「リッジ回帰は、多重共線性の問題を回避できる」という性質について学習しました。それってどういうことなのか、簡単に整理しておきたいと思います。 jojoshin.hatena blog.com 1. 多重共線性とは（multicolinearity）多重共線性とは、モデル内の独立変数が他の独立変数と相関しているときに起こる状態です。このように関連がある変数同士がモデルに含まれると、推定値の計算が不安定になることが知られています。 2. 多重共線性の問題って実際のところ何？そもそも最小二乗法の解はこのように表すことができます。ただし、多重共線性がある場合には、の計算が難しくなる。これを説明するために今回

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