¿Cómo deshacerse de la multicolinealidad?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Última modificación: 2024-01-18 08:16

¿Cómo puedo lidiar con la multicolinealidad?

1. Eliminar predictores altamente correlacionados del modelo.
2. Utilice Regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) o Análisis de componentes principales, métodos de regresión que reducen el número de predictores a un conjunto más pequeño de componentes no correlacionados.

Además, ¿qué es la multicolinealidad y cómo se puede superar?

Multicolinealidad ocurre cuando las variables independientes en un modelo de regresión están correlacionadas. Esta correlación es un problema porque las variables independientes deberían ser independientes. Si el grado de correlación entre variables es lo suficientemente alto, pueden causar problemas cuando usted ajustar el modelo e interpretar los resultados.

También sepa, ¿por qué la multicolinealidad es un problema? Multicolinealidad es un problema porque socava la significancia estadística de una variable independiente. En igualdad de condiciones, cuanto mayor sea el error estándar de un coeficiente de regresión, menos probable es que este coeficiente sea estadísticamente significativo.

También sepa, ¿cómo se calcula la multicolinealidad?

Multicolinealidad también se puede detectar con la ayuda de la tolerancia y su recíproco, llamado factor de inflación de varianza (VIF). Si el valor de tolerancia es inferior a 0,2 o 0,1 y, simultáneamente, el valor de VIF 10 y superior, entonces el multicolinealidad es problemático.

¿La multicolinealidad afecta la predicción?

Multicolinealidad no afectar qué tan bien encaja el modelo. De hecho, si desea utilizar el modelo para hacer predicciones , ambos modelos producen resultados idénticos para valores ajustados y predicción intervalos!