6
カテゴリ変数を多くのレベルで折りたたむ原理的な方法は？
統計モデルの入力（予測子）として使用するために、多くのカテゴリを少数に折りたたむ（またはプールする）ために使用できるテクニックは何ですか？ 大学生（学部生が選択した専門分野）などの変数を考えてみましょう。順不同でカテゴリに分類されますが、潜在的に数十の異なるレベルを持つことができます。回帰モデルの予測子としてmajorを使用するとします。 これらのレベルをそのままモデリングに使用すると、非常に多くのレベルがあるため、あらゆる種類の問題が発生します。それらを使用するために多くの統計的精度が捨てられ、結果を解釈するのは困難です。特定の専攻に興味を持つことはめったにありません。専攻の幅広いカテゴリ（サブグループ）に興味を持つ可能性がはるかに高くなります。しかし、レベルをそのような上位レベルのカテゴリに分割する方法や、使用する上位レベルのカテゴリの数さえも必ずしも明確ではありません。 典型的なデータについては、因子分析、行列因子分解、または離散潜在モデリング手法を使用して満足です。しかし、メジャーは相互に排他的なカテゴリであるため、私はそれらの共分散をあらゆるものに活用することにheしています。 さらに、私は主要なカテゴリー自体を気にしません。回帰結果に関して一貫性のある高レベルのカテゴリを作成することに関心があります。バイナリ結果の場合、線形判別分析（LDA）のようなものが示唆され、識別パフォーマンスを最大化するより高いレベルのカテゴリを生成します。しかし、LDAは限られた手法であり、ダーティデータがdrするように感じます。さらに、継続的なソリューションを解釈するのは困難です。 一方、多重分散分析（MCA）のような共分散に基づくものは、相互排他的なダミー変数間の固有の依存性のため、この場合は疑わしいようです-それらは、複数のカテゴリ変数よりも複数のカテゴリ変数の研究に適しています同じ変数。 編集：明確にするために、これはカテゴリを折りたたむ（それらを選択しない）ことであり、カテゴリは予測変数または独立変数です。後から考えると、この問題は「すべてを正規化し、神にそれらを整理させる」適切な時期のようです。この質問を見てうれしいことは、多くの人にとって興味深いことです！