Multicollinearityден кантип арылууга болот?

2024 Автор: Stanley Ellington | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-18 08:20

Кантип мультиколлинеардык менен күрөшө алам?

1. Алып салуу моделинен жогорку корреляциялык болжолдоочулар.
2. Жарым -жартылай эң аз квадраттардын регрессиясын (PLS) же негизги компоненттердин анализин колдонуңуз, регрессиялык методдор болжолдоочулардын санын корреляцияланбаган компоненттердин кичирээк топтомуна кыскартат.

Мындан тышкары, Multicollinearity деген эмне жана аны кантип жеңсе болот?

Multicollinearity регрессия моделиндеги көз карандысыз өзгөрмөлөр корреляцияланганда пайда болот. Бул корреляция көйгөй, анткени көз карандысыз өзгөрмөлөр көз карандысыз болушу керек. Эгерде өзгөрмөлөрдүн ортосундагы корреляциянын даражасы жетишерлик жогору болсо, анда алат качан көйгөйлөрдү жаратат сен моделге туура келет жана жыйынтыктарды чечмелейт.

Ошондой эле билиңиз, эмне үчүн Multicollinearity көйгөй болуп саналат? Multicollinearity болуп саналат көйгөй анткени ал 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.

Ошондой эле билиңиз, сиз мультиколлинеардыкты кантип эсептейсиз?

Multicollinearity толеранттуулуктун жардамы менен да аныкталышы мүмкүн жана анын дисперсиялык инфляция фактору (VIF) деп аталат. Эгерде толеранттуулуктун мааниси 0,2 же 0,1ден аз болсо жана бир эле учурда VIF 10 жана андан жогору болсо, анда мультиколлинеардык көйгөйлүү болуп саналат.

Multicollinearity прогнозго таасир этеби?

Multicollinearity жок таасир этет модель канчалык туура келет. Чынында, сиз жасоо үчүн моделин колдонууну кааласаңыз болжолдоолор , эки модель тең орнотулган баалуулуктар үчүн бирдей натыйжаларды берет болжолдоо интервалдар!