A rule of thumb hinggil sa multicollinearity ay ang pagkakaroon mo ng sobrang kapag ang VIF ay mas malaki sa 10 (ito ay marahil dahil mayroon tayong 10 daliri, kaya kunin ang mga naturang patakaran ng hinlalaki para sa kung ano ang kanilang halaga). Ang implikasyon ay na mayroon kang masyadong maraming collinearity sa pagitan ng dalawang variable kung r≥. 95.
Ano ang itinuturing na mataas na collinearity?
Pairwise correlations sa mga independent variable ay maaaring mataas (sa absolute value). Rule of thumb: Kung ang correlation > 0.8 pagkatapos ay matinding multicollinearity ay maaaring naroroon. Posible para sa mga indibidwal na coefficient ng regression na hindi gaanong mahalaga ngunit para sa pangkalahatang akma ng equation na maging mataas.
Ano ang katanggap-tanggap na collinearity?
Ang
VIF value ay dapat mas mababa sa 5 upang matiyak na hindi isyu sa iyong modelo ang collinearity. Gayunpaman, inirerekomenda ng ilang mananaliksik na maging < 3.3 kapag nag-aaplay ng PLS-SEM. … Ang pagtanggap ng VIF na mas mababa sa 5 o 10 ay depende sa bilang ng mga paliwanag na variable na kasangkot.
Kailan ako dapat mag-alala tungkol sa collinearity?
Ang
Multicollinearity ay isang pangkaraniwang problema kapag pagtatantya ng mga linear o generalized linear na modelo, kasama ang logistic regression at Cox regression. Nangyayari ito kapag may mataas na ugnayan sa mga variable ng predictor, na humahantong sa hindi mapagkakatiwalaan at hindi matatag na mga pagtatantya ng mga coefficient ng regression.
Ano ang itinuturing na mataas na multicollinearity?
Mataas: Kapag ang relasyon sa pagitan ngmataas ang exploratory variable o may perpektong ugnayan sa mga ito, pagkatapos ito ay sinabing mataas ang multicollinearity.
