Ang
Multicollinearity ay isang problema dahil pinapahina nito ang istatistikal na kahalagahan ng isang independent variable. Ang iba pang mga bagay ay pantay, mas malaki ang karaniwang error ng isang regression coefficient, mas maliit ang posibilidad na ang coefficient na ito ay magiging makabuluhan ayon sa istatistika.
Paano mo malalaman kung problema ang multicollinearity?
Ang isang paraan upang sukatin ang multicollinearity ay ang variance inflation factor (VIF), na tinatasa kung gaano tumataas ang variance ng isang tinantyang regression coefficient kung ang iyong mga predictor ay magkakaugnay. … Ang VIF sa pagitan ng 5 at 10 ay nagpapahiwatig ng mataas na ugnayan na maaaring may problema.
Problema ba sa hula ang collinearity?
Multicollinearity ay problema pa rin para sa predictive power. Mag-o-overfit ang iyong modelo at mas malamang na mag-generalize sa out-of-sample na data. Sa kabutihang palad, ang iyong R2 ay hindi maaapektuhan at ang iyong mga coefficient ay magiging walang kinikilingan pa rin.
Bakit isang problema sa regression ang collinearity?
Multicollinearity binabawasan ang katumpakan ng mga tinantyang coefficient, na nagpapahina sa statistical power ng iyong regression model. Maaaring hindi mo mapagkakatiwalaan ang mga p-value upang matukoy ang mga independiyenteng variable na makabuluhan ayon sa istatistika.
Kailan mo dapat balewalain ang collinearity?
Pinapataas nito ang mga karaniwang error ng kanilang mga coefficient, at maaari nitong gawing hindi matatag ang mga coefficient na iyon sa maraming paraan. Ngunit hangga't ang collinearginagamit lang ang mga variable bilang control variable, at hindi collinear ang mga ito sa iyong mga variable na interes, walang problema.
