[問題] 階層Logistic迴歸的標準誤很大

[MagieJJ (梅姬)]

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請教統計大大們，
我跑階層Logisitic迴歸時，
在Model One時，投入自變項X1的標準誤都算正常，
在Model Two時，在放入自變項X2的標準誤也都正常，
但是此時X1的標準誤就變得好大，

問題1：是不是有共線性存在呢？
問題2：還是有什麼原因導致呢？
問題3：標準誤過大，除了導致X對Y不顯著之外，還會有何影響呢？
問題4：Logistic迴歸有VIF這種檢定方法來檢視共線性嗎？

謝謝大大們指點迷津，感恩！

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→ andrew43: 1可能是 4有vif可用但vif不是一種檢定方法
→ andrew43: 其實你看一下x1和x2的相關不就知道了？
推 LiamIssac: 4 看一下(X^tWX)^-1的對角項
→ LiamIssac: 解決方法可用ridge (regularized logis reg)
→ MagieJJ: 謝謝A大和L大，X1和X2確實高相關，因為X1是時間，X2是時
→ MagieJJ: 間和某一變項的交互作用項
→ andrew43: 可能可以先把時間中心化或標準化，也拿它算交互作用
→ MagieJJ: A大，我有將變項centering
推 maoc: 當資料是 separable 時 MLE 不存在，程式會停在發散的半路上
→ maoc: ，此時它的 se 會超大。
推 chien533: Q1:比較有可能是complete separation或quasi-complete
→ chien533: separation，共線性的特徵大多是估計量反轉（正負相反）
→ chien533: Q2: 回答同Q1
→ chien533: Q3:ＣＩ會很大表示點估計不穩定，結果就不穩健
→ chien533: Q4:羅吉斯迴歸沒有自己檢定共線性的方法，比較可行的就
→ chien533: 是把原始資料用一般線性迴歸來跑，然後拿他的VIF值來用