Isi kandungan:

Bagaimana anda menghilangkan Multicollinearity?
Bagaimana anda menghilangkan Multicollinearity?

Video: Bagaimana anda menghilangkan Multicollinearity?

Video: Bagaimana anda menghilangkan Multicollinearity?
Video: Как обнаружить и удалить мультиколлинеарность | Лучшие подлинные советы 2024, November
Anonim

Bagaimana Saya Boleh Berurusan dengan Multikolinieriti?

  1. Keluarkan peramal yang sangat berkorelasi dari model.
  2. Gunakan Partial Least Squad Regression (PLS) atau Principal Components Analysis, kaedah regresi yang mengurangkan bilangan peramal kepada sekumpulan komponen yang tidak berkorelasi yang lebih kecil.

Tambahan pula, apa itu Multicollinearity dan bagaimana anda dapat mengatasinya?

Multikolineariti berlaku apabila pemboleh ubah bebas dalam model regresi berkorelasi. Korelasi ini adalah masalah kerana pemboleh ubah bebas harus bebas. Sekiranya tahap korelasi antara pemboleh ubah cukup tinggi, itu boleh menimbulkan masalah ketika awak sesuai dengan model dan mentafsirkan hasilnya.

Ketahui juga, mengapa Multikolineariti menjadi masalah? Multikolineariti ialah masalah kerana ia merendahkan kepentingan statistik pemboleh ubah tidak bersandar. Perkara lain sama, semakin besar ralat piawai regresi, semakin kecil kemungkinan pekali ini signifikan secara statistik.

Juga Tahu, bagaimana anda mengira Multicollinearity?

Multikolineariti juga dapat dikesan dengan bantuan toleransi dan timbal baliknya, yang disebut faktor inflasi varians (VIF). Jika nilai toleransi kurang daripada 0.2 atau 0.1 dan, pada masa yang sama, nilai VIF 10 dan ke atas, maka multikolineariti bermasalah.

Adakah Multicollinearity menjejaskan ramalan?

Multikolineariti tidak mempengaruhi sejauh mana model itu sesuai. Malah, jika anda ingin menggunakan model untuk membuat ramalan , kedua model menghasilkan hasil yang sama untuk nilai yang sesuai dan ramalan selang!

Disyorkan: