Buenas.

A mi esta clase de "consulta" siempre me recuerda: fortune("brain"). Es
decir, suelta un conjunto de datos que no explica, menciona un posible
problema, no aclara el objetivo, cita vagamente una técnica y pretende que
los demás se lo resuelvan ... y encima gratis. ¿No tenemos una posting
guide?

Un saludo
Gregorio R. Serrano

El 5 de enero de 2011 20:13, Miguel Lázaro <lazarolv@yahoo.es> escribió:

> Hola
> quería preguntaros acerca de un problema que se me ha planteado.
> Normalmente he realizado estudios con diseños factoriales, pero en este
> caso, por distintos motivos, quería hacer un estudio de regresión, En la
> tabla que pego se observa (a ojo incluso) cómo varias variables
> correlacionan fuertemente (principalmente el problema está en las
> variables frq, basefq y cumfrq), introduciendo en los análisis colinearidad.
> Estudios de otros colegas en este sentido suelen hablar de un procedimiento
> que en inglés llaman "partial out" para eliminar la colinearidad y que
> consiste en obtener de las variables que correlacionan fuertemente otros
> valores que, mientras que correlacioonan muy fuertemente con los valores
> originales, sin embargo pasan a correlacionar muy poco con los otros con los
> que antes correlacionaban. De esta manera disminuye la colinearidad aunque
> los nuevos valores son fieles a los originales. He leído bastantes
> documentos sobre R, alguno
>  de los cuales trata sobre la colinearidad, pero no observo pistas que me
> ayuden en este problema tan práctico. Quizá alguno de vosotros pueda
> ayudarme. Pego la tabla por si os guiara en algo.
> Gracias y un saludo
>
>
> word     freq         basefq      cumfrq     ndnsty  len    stmfs
> afxfs
> w1         4            14.5         17             1        7
> 6           2700
> w2         0             5              5             1        9
>  8           650
> w3        1             19             23            1       8          7
>           1200
> w4       11            89            125           1        8
>  6          1200
> w5        8             7              32            1        8
>  9           2300
> w6        2             74             83            4       7
>  4           850
> w7       1             31             72             0        9
> 7           2300
> w8       7             93             95             3        9
> 5           2700
> w9       5             7.5           10              0        9
> 4           1200
> w10     2             6               6               0        9
>  6            850
> w11     5             5              23              0        9
> 6           750
> w12     0            73.5          84
> 0        10       8           2700
> w13     2            45             59              3         7
> 6           3000
> w14     0            68.5          78              3         6
> 8           4400
> w15     3            10             11              5         7
> 6           2250
> w16     8            19             26             1          8
> 7           650
> w17     1            12            13              1          8
> 7           2250
> w18     2            11.5         13              2         10
> 6           650
> w19    14            56.5         78             2          8
> 5           1200
> w20     4            3              11             0          7
> 8           440
> w21    1            12             13             1          10
>  4          1200
> w22    7            21             24              0         7
> 7           2250
> w23    19          114          158             8          6
> 8           4400
> w24     2            10            12              2         7
> 6           650
>
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