Სარჩევი:

როგორ მოიცილოთ მულტიკოლინარობა?
როგორ მოიცილოთ მულტიკოლინარობა?

ვიდეო: როგორ მოიცილოთ მულტიკოლინარობა?

ვიდეო: როგორ მოიცილოთ მულტიკოლინარობა?
ვიდეო: 10 Checking and Removing Multicollinearity in SPSS with Dr Himayatullah Khan 2024, ნოემბერი
Anonim

როგორ შემიძლია გავუმკლავდე მულტიკოლინეარობას?

  1. ამოღება მაღალი კორელაციური პროგნოზები მოდელიდან.
  2. გამოიყენეთ ნაწილობრივი უმცირესი კვადრატების რეგრესია (PLS) ან ძირითადი კომპონენტების ანალიზი, რეგრესიული მეთოდები, რომლებიც ამცირებენ პროგნოზირებულთა რაოდენობას უმცირეს კომპონენტებთან შედარებით.

გარდა ამისა, რა არის მულტიკოლინეარულობა და როგორ შეგიძლიათ მისი დაძლევა?

მულტიკოლინარულობა ხდება მაშინ, როდესაც რეგრესიის მოდელის დამოუკიდებელი ცვლადები კორელაციაშია. ეს კორელაცია პრობლემას წარმოადგენს, რადგან დამოუკიდებელი ცვლადები დამოუკიდებელი უნდა იყოს. თუ ცვლადებს შორის კორელაციის ხარისხი საკმარისად მაღალია, ის შეუძლია იწვევს პრობლემებს, როდესაც შენ მორგება მოდელს და შედეგების ინტერპრეტაცია.

ასევე იცოდეთ, რატომ არის მულტიკოლინარობა პრობლემა? მულტიკოლნეარულობა არის პრობლემა რადგან ის ძირს უთხრის დამოუკიდებელი ცვლადის სტატისტიკურ მნიშვნელობას. სხვა თანასწორია, რაც უფრო დიდია რეგრესიის კოეფიციენტის სტანდარტული შეცდომა, მით ნაკლებია ალბათობა, რომ ეს კოეფიციენტი იყოს სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი.

ასევე იცოდეთ, როგორ გამოვთვალოთ მულტიკოლინიარულობა?

მულტიკოლნეარულობა ის ასევე შეიძლება გამოვლინდეს შემწყნარებლობისა და მისი საპასუხოდ, რომელსაც ეწოდება ვარიაციის ინფლაციის ფაქტორი (VIF). თუ ტოლერანტობის მნიშვნელობა არის 0.2 ან 0.1-ზე ნაკლები და, ერთდროულად, VIF 10 და მეტი მნიშვნელობა, მაშინ მულტიკოლინარულობა არის პრობლემატური

მულტიკოლინარულობა გავლენას ახდენს პროგნოზირებაზე?

მულტიკოლინარულობა არა აფექტი რამდენად კარგად ჯდება მოდელი. სინამდვილეში, თუ გსურთ გამოიყენოთ მოდელის გასაკეთებლად პროგნოზები ორივე მოდელი აწარმოებს იდენტურ შედეგებს მორგებული მნიშვნელობებისთვის და წინასწარმეტყველება ინტერვალები!

გირჩევთ: