Мультиколлинеардуулук көйгөй болуп саналат, анткени көз карандысыз өзгөрмөнүн статистикалык маанисин жокко чыгарат. Башка нерселер бирдей болгондо, регрессия коэффициентинин стандарттык катасы канчалык чоң болсо, бул коэффициенттин статистикалык мааниси ошончолук азыраак болот.
Мультиколлинеардык көйгөй экенин кантип билесиз?
Мультиколлинеардуулукту өлчөөнүн бир жолу - дисперсиялык инфляция фактору (VIF), ал болжолдоочулар корреляцияланган болсо, болжолдуу регрессия коэффициентинин дисперсиясы канчалык көбөйөрүн баалайт. … 5 жана 10 ортосундагы VIF көйгөйлүү болушу мүмкүн болгон жогорку корреляцияны көрсөтүп турат.
Коллинеардуулук алдын ала айтууга кыйынчылык жаратабы?
Мультиколлинеарлык дагы эле прогноздук күч үчүн көйгөй бойдон калууда. Сиздин моделиңиз ашыкча болот жана үлгүдөн тышкаркы маалыматтарды жалпылоо ыктымалдыгы азыраак болот. Бактыга жараша, сиздин R2 таасири тийбейт жана коэффициенттериңиз дагы эле калыс болот.
Эмне үчүн регрессияда коллинеардуулук көйгөй болуп саналат?
Multicollinearity бааланган коэффициенттердин тактыгын азайтат, бул сиздин регрессия моделиңиздин статистикалык күчүн алсыратат. Статистикалык жактан маанилүү болгон көз карандысыз өзгөрмөлөрдү аныктоо үчүн p-маанилерине ишене албашыңыз мүмкүн.
Коллинеардуулукка качан көңүл бурбоо керек?
Бул алардын коэффициенттеринин стандарттык каталарын көбөйтөт жана ал коэффициенттерди бир нече жол менен туруксуз кылышы мүмкүн. Бирок коллинеар болгонучаөзгөрмөлөр башкаруу өзгөрмөлөрү катары гана колдонулат жана алар сизди кызыктырган өзгөрмөлөр менен дал келбейт, эч кандай көйгөй жок.
