INHOUDSOPGAWE:

Hoe kan u van Multicollinearity ontslae raak?
Hoe kan u van Multicollinearity ontslae raak?

Video: Hoe kan u van Multicollinearity ontslae raak?

Video: Hoe kan u van Multicollinearity ontslae raak?
Video: Что такое мультиколлинеарность? Обширное видео + моделирование! 2024, November
Anonim

Hoe kan ek multikollineariteit hanteer?

  1. Verwyder hoogs gekorreleerde voorspellers van die model.
  2. Gebruik Gedeeltelike Kleinste Kwadrate-regressie (PLS) of Hoofkomponente-analise, regressiemetodes wat die aantal voorspellers tot 'n kleiner stel ongekorreleerde komponente sny.

Verder, wat is multikollineariteit en hoe kan u dit oorkom?

Multikollineariteit vind plaas wanneer onafhanklike veranderlikes in 'n regressiemodel gekorreleer word. Hierdie korrelasie is 'n probleem omdat onafhanklike veranderlikes onafhanklik moet wees. As die graad van korrelasie tussen veranderlikes hoog genoeg is, is dit kan probleme veroorsaak wanneer jy pas by die model en interpreteer die resultate.

Weet ook, waarom is multikollineariteit 'n probleem? Multikollineariteit is 'n probleem omdat dit die statistiese betekenisvolheid van 'n onafhanklike veranderlike ondermyn. Anders as dieselfde, hoe groter die standaardfout van 'n regressiekoëffisiënt, hoe minder waarskynlik is dit dat hierdie koëffisiënt statisties betekenisvol sal wees.

Weet u ook hoe u multikollineariteit bereken?

Multikollineariteit kan ook opgespoor word met behulp van verdraagsaamheid en die wederkerige daarvan, genaamd variansie-inflasiefaktor (VIF). As die waarde van verdraagsaamheid minder as 0,2 of 0,1 is en tegelykertyd die waarde van VIF 10 en hoër, dan is die multikollineariteit is problematies.

Beïnvloed multikollineariteit voorspelling?

Multikollineariteit nie affekteer hoe goed die model pas. Trouens, as jy die model wil gebruik om te maak voorspellings , beide modelle lewer identiese resultate vir gepaste waardes en voorspelling tussenposes!

Aanbeveel: