策略防守还是传统防守？_fifa16吧_百度贴吧
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策略防守还是传统防守？
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肯定策略！ 线上模式只能玩策略.
当然策略，那才是足球，自己慢慢适应吧
一群傻逼 lz都说了线上友谊赛了 肯定传统防守
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这次新引擎用的是策略防守还是传统防守啊
打过单机的应该懂吧 感觉策略防守就是个坑
不怪新引擎其他改不改，...
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没时间上线如果是策略防守那操作会特别难
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记的玩FIFA14的时候可以设置策略防守和传统防守
OL3可以设置不可以啊 现在这防守太难受了 和传统防守完全不一样
提起马嵬坡，使人联想起...
总之楼主玩，不知道有没...
能吃的都吃了 还弄个怪...
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保存至快速回贴新引擎是策略防守还是传统防守_百度知道多重共线性(Multicollinearity)一词由弗里希（Frish）于1934年在其撰写的《借助于完全回归系统的统计合流分析》中首次提出。它的原义是指一个回归模型中的一些或全部解释变量之间存在有一种“完全”或准确的线性关系。同时还有另外一种情况，即解释变量之间虽然不存在严格的线性关系，但是却有近似的线性关系，即解释变量之间高度相关。在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。如果违背这一假定，即线性回归模型中某一个解释变量与其他解释变量间存在线性关系，就称线性回归模型中存在多重共线性。多重共线性违背了解释变量间不相关的古典假设，将给普通最小二乘法带来严重后果。造成多重共线性的原因：1、解释变量都享有共同的时间趋势；2、一个解释变量是另一个的滞后，二者往往遵循一个趋势；3、由于数据收集的基础不够宽，某些解释变量可能会一起变动；4、某些解释变量间存在某种近似的线性关系；必须指出，多重共线性基本上是一种样本现象。因为人们在设定模型时，总是尽量避免将理论上具有严格线性关系的变量作为解释变量收集在一起，因此，实际问题中的多重共线性并不是解释变量之间存在理论上或实际上的线性关系造成的，而是由所收集的数据(解释变量观察值)之间存在近似的线性关系所致。多重共线性判别1、发现系数估计值的符号不对；2、某些重要的解释变量t值低，而R方不低3、当一不太重要的解释变量被删除后，回归结果显著变化；多重共线性检验方法1、系数判定法。相关性分析，相关系数高于0.8，表明存在多重共线性；但相关系数低，并不能表示不存在多重共线性；（1）如果决定系数2R很大（一般大于0.8），但模型中全部或部分参数却不显著，那么，此时解释变量之间往往存在多重共线性。 （2）从经济理论知某些解释变量对因变量有重要影响，或经检验变量之间线性关系显著，但其参数的t检验均不显著，一般就应怀疑是多重共线性所致。 （3）如果对模型增添一个新的解释变量之后，发现模型中原有参数估计值的方差明显增大，则表明在解释变量之间（包括新添解释变量在内）可能存在多重共线性。2、方差膨胀因子VIF判别法；3、条件系数检验；4、修正的Frish判别法 该方法不仅可以对多重共线性进行判别，同时也是处理多重共线性问题的一种有效方法。其步骤为： （1）用被解释变量分别对每个解释变量进行线性回归，根据经济理论和统计检验从中选择一个最合适的回归模型作为基本回归模型，通常选取决定系数R2最大的回归模型。 （2）在基本回归模型中逐个增加其他解释变量，重新进行线性回归，如果新增加的这个解释变量提高了回归模型的决定系数R2，并且回归模型中的其他参数统计上仍然显著，就在模型中保留该解释变量；如果新增加的解释变量没有显著提高回归模型的拟合优度，则不在模型中保留该解释变量；如果新增加的解释变量提高了回归模型的决定系数，并且回归模型中某些参数的数值或符号等受到显著的影响，说明模型中存在多重共线性，对该解释变量同与之相关的其他解释变量进行比较，在模型中保留对被解释变量影响较大的，剔除影响较小的。解决方法：1.删除不重要的自变量，尤其是共线性变量自变量之间存在共线性，说明自变量所提供的信息是重叠的，可以删除不重要的自变量减少重复信息。但从模型中删去自变量时应该注意：从实际分析确定为相对不重要并从偏相关系数检验证实为共线性原因的那些变量中删除。如果删除不当，会产生模型设定误差，造成参数估计严重有偏的后果。2.追加样本信息（不过实际操作中，这个方法实现率不高）多重共线性问题的实质是样本信息的不充分而导致模型参数的不能精确估计，因此追加样本信息是解决该问题的一条有效途径。但是，由于资料收集及调查的困难，要追加样本信息在实践中有时并不容易。3.利用非样本先验信息非样本先验信息主要来自经济理论分析和经验认识。充分利用这些先验的信息，往往有助于解决多重共线性问题。4.改变解释变量的形式改变解释变量的形式是解决多重共线性的一种简易方法，例如对于横截面数据采用相对数变量，对于时间序列数据采用增量型变量。5.逐步回归法逐步回归（Stepwise Regression）是一种常用的消除多重共线性、选取“最优”回归方程的方法。其做法是将逐个引入自变量，引入的条件是该自变量经F检验是显著的，每引入一个自变量后，对已选入的变量进行逐个检验，如果原来引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著，那么就将其剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行F 检验，以确保每次引入新变量之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到既没有不显著的自变量选入回归方程，也没有显著自变量从回归方程中剔除为止。6主成分回归可以使用主成分分析的方法对存在多重共线性的自变量组合提取主成分，然后以特征值较大的（如大于1）几个主成分与其他自变量一起进行多重线性回归。得出的主成分回归系数再根据主成分表达式反推出原始自变量的参数估计。该方法在提取主成分时丢失了一部分信息，几个自变量间的多重共线性越强，提取主成分时丢失的信息越少。主成分分析法作为多元统计分析的一种常用方法在处理多变量问题时具有其一定的优越性，其降维的优势是明显的，主成分回归方法对于一般的多重共线性问题还是适用的，尤其是对共线性较强的变量之间。当采取主成分提取了新的变量后，往往这些变量间的组内差异小而组间差异大，起到了消除共线性的问题。7.岭回归岭回归为有偏估计，但能有效地控制回归系数的标准误大小。8.路径分析如果对自变量间的联系规律有比较清楚的了解，则可以考虑建立路径分析模型，以进行更深入的研究。9.用相对数变量替代绝对数变量10、综合使用时序数据与横截面数据 如果能同时获得变量的时序数据和横截面数据，则先利用某类数据估计出模型中的部 分参数，再利用另一类数据估计模型的其余参数。11、偏最小二乘回归12、变换模型的形式 对原模型进行适当的变换，也可以消除或削弱原模型中解释变量之间的相关关系。具体有三种变换方式：一是变换模型的函数形式；二是变换模型的变量形式；三是改变变量的统计指标。处理多重共线性的原则：1、
多重共线性是普遍存在的，轻微的多重共线性问题可不采取措施；2、
严重的多重共线性问题，一般可根据经验或通过分析回归结果发现。如影响系数符号，重要的解释变量t值很低。要根据不同情况采取必要措施。3、
如果模型仅用于预测，则只要拟合程度好，可不处理多重共线性问题，存在多重共线性的模型用于预测时，往往不影响预测结果；来源：MedSci，转载请注明！关注MedSci_cs长按二维码识别学术驱动临床↓点击&阅读原文& 查看更多信息MedSci研究(medsci_cs)　
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