Съдържание:

Как да се отървете от мултиколинеарността?
Как да се отървете от мултиколинеарността?

Видео: Как да се отървете от мултиколинеарността?

Видео: Как да се отървете от мултиколинеарността?
Видео: Бросьте монетку и скажите, наступит белая полоса в жизни. Как избавиться от неудачи и черной полосы 2024, Ноември
Anonim

Как мога да се справя с мултиколинеарността?

  1. Премахване силно корелирани предиктори от модела.
  2. Използвайте частична регресия на най -малките квадрати (PLS) или анализ на основните компоненти, регресионни методи, които намаляват броя на предикторите до по -малък набор от некорелирани компоненти.

Освен това, какво е мултиколинеарност и как можете да я преодолеете?

Мултиколинеарност възниква, когато независимите променливи в регресионния модел са корелирани. Тази корелация е проблем, тъй като независимите променливи трябва да са независими. Ако степента на корелация между променливите е достатъчно висока, то мога причиняват проблеми, когато Вие напаснете модела и интерпретирайте резултатите.

Също така знайте, защо мултиколинеарността е проблем? Мултиколинеарност е проблем защото подкопава статистическата значимост на независима променлива. При равни други условия, колкото по -голяма е стандартната грешка на коефициента на регресия, толкова по -малко вероятно е този коефициент да бъде статистически значим.

Знайте също, как изчислявате мултиколинеарността?

Мултиколинеарност може да се открие и с помощта на толеранса и неговия реципрочен фактор, наречен фактор на инфлация на дисперсията (VIF). Ако стойността на толеранса е по-малка от 0,2 или 0,1 и едновременно с това стойността на VIF 10 и повече, тогава мултиколинеарност е проблематично.

Влияе ли мултиколинеарността на прогнозирането?

Мултиколинеарност не въздействат колко добре пасва моделът. Всъщност, ако искате да използвате модела за направа прогнози , и двата модела дават идентични резултати за вградени стойности и прогноза интервали!

Препоръчано: