תוכן עניינים:

איך נפטרים ממולקולינאריות?
איך נפטרים ממולקולינאריות?

וִידֵאוֹ: איך נפטרים ממולקולינאריות?

וִידֵאוֹ: איך נפטרים ממולקולינאריות?
וִידֵאוֹ: איך נפטרים מהחובות אחת ולתמיד 2024, נוֹבֶמבֶּר
Anonim

כיצד אוכל להתמודד עם מולטי-קולינאריות?

  1. לְהַסִיר מנבאים בקורלציה גבוהה מהמודל.
  2. השתמש ב רגרסיה חלקית של ריבועים לפחות (PLS) או ניתוח רכיבים עיקריים, שיטות רגרסיה שחותכות את מספר המנבאים לקבוצה קטנה יותר של רכיבים לא מתואמים.

יתר על כן, מהי מולטי קולינאריות וכיצד ניתן להתגבר עליה?

מולטי-קולינאריות מתרחש כאשר משתנים עצמאיים במודל רגרסיה מתואמים. מתאם זה מהווה בעיה מכיוון שמשתנים בלתי תלויים צריכים להיות בלתי תלויים. אם מידת המתאם בין משתנים גבוהה מספיק, היא פחית לגרום לבעיות כאשר אתה להתאים את המודל ולפרש את התוצאות.

דע גם, מדוע מולטי-קולינאריות היא בעיה? מולטי -לינאריות הוא בְּעָיָה מכיוון שהוא מערער את המשמעות הסטטיסטית של משתנה בלתי תלוי. בשאר הדברים, ככל שטעות התקן של מקדם רגרסיה גדולה יותר, כך הסיכוי שמקדם זה יהיה משמעותי סטטיסטית קטן יותר.

דע גם כיצד אתה מחשב את מולטיקולינאריות?

מולטי-קולינאריות ניתן לאתר גם בעזרת סובלנות והדדיות שלה, הנקראות גורם אינפלציה שונות (VIF). אם ערך הסובלנות נמוך מ- 0.2 או 0.1 ובמקביל הערך של VIF 10 ומעלה, אז מולטי-קולינאריות הוא בעייתי.

האם מולטי-קולינאריות משפיעה על חיזוי?

מולטי -לינאריות לא להשפיע עד כמה הדגם מתאים. למעשה, אם אתה רוצה להשתמש במודל לייצור תחזיות , שני הדגמים מניבים תוצאות זהות עבור ערכים מותאמים ו נְבוּאָה מרווחים!

מוּמלָץ: