Spisu treści:

Jak pozbyć się wielokoliniowości?
Jak pozbyć się wielokoliniowości?

Wideo: Jak pozbyć się wielokoliniowości?

Wideo: Jak pozbyć się wielokoliniowości?
Wideo: Najsilniejsza naturalna 🍋🍯 odporność! Proste i mocne składniki dla zdrowego serca! 2024, Listopad
Anonim

Jak radzić sobie z wielokoliniowością?

  1. Usunąć wysoce skorelowane predyktory z modelu.
  2. Użyj regresji częściowych najmniejszych kwadratów (PLS) lub analizy głównych składowych, metod regresji, które zmniejszają liczbę predyktorów do mniejszego zestawu nieskorelowanych składników.

Ponadto, co to jest wielokoliniowość i jak można ją przezwyciężyć?

Wielokoliniowość występuje, gdy zmienne niezależne w modelu regresji są skorelowane. Ta korelacja jest problemem, ponieważ zmienne niezależne powinny być niezależne. Jeśli stopień korelacji między zmiennymi jest wystarczająco wysoki, to Móc powodować problemy, gdy ty dopasować model i zinterpretować wyniki.

Wiedz też, dlaczego współliniowość jest problemem? Wielokoliniowość jest problem ponieważ podważa statystyczną istotność zmiennej niezależnej. Pozostałe czynniki są równe, im większy błąd standardowy współczynnika regresji, tym mniejsze prawdopodobieństwo, że współczynnik ten będzie statystycznie istotny.

Wiesz też, jak obliczyć wielokoliniowość?

Wielokoliniowość można również wykryć za pomocą tolerancji i jej odwrotności, zwanej współczynnikiem inflacji wariancji (VIF). Jeżeli wartość tolerancji jest mniejsza niż 0,2 lub 0,1 i jednocześnie wartość VIF 10 i powyżej, to współliniowość jest problematyczny.

Czy współliniowość wpływa na przewidywanie?

Wielokoliniowość nie? wpłynąć jak dobrze pasuje model. W rzeczywistości, jeśli chcesz użyć modelu do wykonania przewidywania , oba modele dają identyczne wyniki dla dopasowanych wartości i Prognoza interwały!

Zalecana: