Talaan ng mga Nilalaman:

Paano mo mapupuksa ang Multicollinearity?
Paano mo mapupuksa ang Multicollinearity?
Anonim

Paano Ko Haharapin ang Multicollinearity?

  1. Tanggalin lubos na magkakaugnay na mga prediktor mula sa modelo.
  2. Gumamit ng Partial Least Squares Regression (PLS) o Principal Components Analysis, mga paraan ng regression na nagbabawas sa bilang ng mga predictor sa isang mas maliit na hanay ng mga hindi nauugnay na bahagi.

Higit pa rito, ano ang Multicollinearity at paano mo ito malalampasan?

Multicollinearity nangyayari kapag ang mga independiyenteng variable sa isang modelo ng pagbabalik ay naugnay. Ang ugnayang ito ay isang problema dahil ang mga independyenteng variable ay dapat na independyente. Kung ang antas ng ugnayan sa pagitan ng mga variable ay sapat na mataas, ito maaari magdulot ng mga problema kapag ikaw magkasya sa modelo at bigyang-kahulugan ang mga resulta.

Alamin din, bakit ang Multicollinearity ay isang problema? Multicollinearity ay isang problema dahil pinapahina nito ang istatistikal na kahalagahan ng isang malayang variable. Ang iba pang mga bagay na pantay, mas malaki ang karaniwang error ng isang coefficient ng regression, mas malamang na ang koepisyent na ito ay magiging makabuluhan sa istatistika.

Alamin din, paano mo kinakalkula ang Multicollinearity?

Multicollinearity maaari ding matukoy sa tulong ng tolerance at kapalit nito, na tinatawag na variance inflation factor (VIF). Kung ang halaga ng pagpapaubaya ay mas mababa sa 0.2 o 0.1 at, nang sabay-sabay, ang halaga ng VIF 10 at mas mataas, pagkatapos ang multicollinearity ay may problema.

Nakakaapekto ba sa hula ang Multicollinearity?

Multicollinearity hindi nakakaapekto kung gaano kahusay ang modelo. Sa katunayan, kung nais mong gamitin ang modelo upang gumawa mga hula , ang parehong mga modelo ay gumagawa ng magkatulad na mga resulta para sa mga karapat-dapat na halaga at hula mga pagitan!

Inirerekumendang: