Artificial stupidity

#statistics

Ловушка фиктивных переменных.

Давайте вспомним, что такое фиктивная переменная (dummy variable)? Вещь простая, но очень надежная. Предположим, у нас есть персонажи из анекдота - русский, немец и американец. Как нам закодировать их, если у нас есть некоторые табличные данные? Есть разные варианты, конечно. Но самый простой - это объявить 1 для наличия категориального признака и 0 для его отсутствия.

Но тут нас и поджидает ловушка джокера фиктивных переменных. Если мы закодируем каждый из признаков 1 или 0 (то есть, создадим 3 столбца), то получим чистую мультиколлинеарность. А как мы знаем, иметь ее в данных - это дело нехорошее.

Посмотрим на примере. Предположим, у нас есть немножечко данных такого вида:
alcogol | nation
0.5 | русский
0.3 | немец
0.1 | американец
0.7 | русский
0.1 | немец
0.2 | американец

Если закодируем переменную nation тремя столбцами, то получим такой вид:
1 | 0 | 0
0 | 1 | 0
0 | 0 | 1
1 | 0 | 0
0 | 1 | 0
0 | 0 | 1

А это значит, что у нас сумма этих столбцов всегда будет равна единице. Упс, получаем чистую мультиколлинеарность.
Потому что, если мы будем именовать значения в столбцах за Ai, Bi, Ci, то легко выразим, например, Ci в виде: Ci = 1 - Ai - Bi.

И что же делать?
Все просто - вместо k столбцов под каждую категорию, мы сделаем k-1 столбцов. Проблема решена.
Например, в нашем примере получим, что 0 и 0 для русского и немца означают американца (а все оттого, что у нас всего 3 категории, так что не являясь немцем или русским, человеку остается только быть американцем).

В принципе, это не особо большая проблема для всех сколько-нибудь адекватных статистических пакетов. Но если вы решите самостоятельно делать перевод категориальных значений в фиктивные переменные, помните о такой вот загвоздке.

www.group-telegram.com/hk/artificial_stupid.com/331

928 viewsSep 29, 2023 at 12:01

#statistics

Ловушка фиктивных переменных.

Давайте вспомним, что такое фиктивная переменная (dummy variable)? Вещь простая, но очень надежная. Предположим, у нас есть персонажи из анекдота - русский, немец и американец. Как нам закодировать их, если у нас есть некоторые табличные данные? Есть разные варианты, конечно. Но самый простой - это объявить 1 для наличия категориального признака и 0 для его отсутствия.

Но тут нас и поджидает ловушка джокера фиктивных переменных. Если мы закодируем каждый из признаков 1 или 0 (то есть, создадим 3 столбца), то получим чистую мультиколлинеарность. А как мы знаем, иметь ее в данных - это дело нехорошее.

Посмотрим на примере. Предположим, у нас есть немножечко данных такого вида:
alcogol | nation
0.5 | русский
0.3 | немец
0.1 | американец
0.7 | русский
0.1 | немец
0.2 | американец

Если закодируем переменную nation тремя столбцами, то получим такой вид:
1 | 0 | 0
0 | 1 | 0
0 | 0 | 1
1 | 0 | 0
0 | 1 | 0
0 | 0 | 1

А это значит, что у нас сумма этих столбцов всегда будет равна единице. Упс, получаем чистую мультиколлинеарность.
Потому что, если мы будем именовать значения в столбцах за Ai, Bi, Ci, то легко выразим, например, Ci в виде: Ci = 1 - Ai - Bi.

И что же делать?
Все просто - вместо k столбцов под каждую категорию, мы сделаем k-1 столбцов. Проблема решена.
Например, в нашем примере получим, что 0 и 0 для русского и немца означают американца (а все оттого, что у нас всего 3 категории, так что не являясь немцем или русским, человеку остается только быть американцем).

В принципе, это не особо большая проблема для всех сколько-нибудь адекватных статистических пакетов. Но если вы решите самостоятельно делать перевод категориальных значений в фиктивные переменные, помните о такой вот загвоздке.

BY Artificial stupidity