Multikolinearita je výskyt vysokých interkorelácií medzi dvoma alebo viacerými nezávislými premennými vo viacnásobnom regresnom modeli … Vo všeobecnosti môže multikolinearita viesť k širším intervalom spoľahlivosti, ktoré produkujú menej spoľahlivé pravdepodobnosti v podmienky vplyvu nezávislých premenných v modeli.
Ako vysvetľujete multikolinearitu?
Multikolinearita sa vo všeobecnosti vyskytuje keď existujú vysoké korelácie medzi dvoma alebo viacerými prediktorovými premennými. Inými slovami, jedna prediktorová premenná môže byť použitá na predpovedanie druhej. To vytvára nadbytočné informácie, ktoré skresľujú výsledky v regresnom modeli.
Čo je multikolinearita a prečo je to problém?
Multikolinearita existuje vždy, keď nezávislá premenná vysoko koreluje s jednou alebo viacerými inými nezávislými premennými vo viacnásobnej regresnej rovnici. Multikolinearita je problém pretože podkopáva štatistickú významnosť nezávislej premennej
Čo je príklad multikolinearity?
Ak dve alebo viac nezávislých premenných má medzi sebou presný lineárny vzťah, potom máme dokonalú multikolinearitu. Príklady: rovnaké informácie dvakrát (váha v librách a hmotnosť v kilogramoch), nesprávne použitie fiktívnych premenných (spadnutie do fiktívnej premennej pasce) atď.
Ako Econometrics zisťuje multikolinearitu?
Detekcia multikolinearity
- Krok 1: Skontrolujte bodový graf a korelačné matice. …
- Krok 2: Hľadajte nesprávne znaky koeficientov. …
- Krok 3: Hľadajte nestabilitu koeficientov. …
- 4. krok: Skontrolujte variačný inflačný faktor.