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2016年6月23日 (木)
Aguilera, A.M., Escabias, M., Valderrama, M.J. (2006) Using principal components for estimating logistic regression with high-dimensional multicollinear data. Computational Statistics & Data Analysis, 50, 1905-1924.
主成分回帰(説明変数をいったん主成分に縮約してから回帰する)をロジスティック回帰でやりました、という論文。仕事の都合で目を通したんだけど、途中で眠くなってしまい、ろくろく読んでない。
回帰の説明変数とする主成分は、ふつうは上位から順に拾うけど、条件付き尤度比で検定しながら前向き選択する手もある、とのこと。そこまでこだわるならPLS回帰にすればいいじゃんと思ったが、シミュレーションしてみると少ない要素数で成績が良い、PLS回帰と比べても優れている、とかなんとか。
論文：データ解析(2015-) - 読了：Aguilera, et al. (2006) ロジスティック主成分回帰