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Wie wird man Multikollinearität los?
Wie wird man Multikollinearität los?

Video: Wie wird man Multikollinearität los?

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Video: Multikollinearität erklärt, Ursachen und Lösungen in SPSS - Daten analysieren in SPSS (5) 2024, November
Anonim

Wie kann ich mit Multikollinearität umgehen?

  1. Entfernen hochkorrelierte Prädiktoren aus dem Modell.
  2. Verwenden Sie die Partial Least Squares Regression (PLS) oder die Hauptkomponentenanalyse, Regressionsmethoden, die die Anzahl der Prädiktoren auf eine kleinere Menge unkorrelierter Komponenten reduzieren.

Was ist Multikollinearität und wie kann man sie überwinden?

Multikollinearität tritt auf, wenn unabhängige Variablen in einem Regressionsmodell korreliert werden. Diese Korrelation ist ein Problem, da unabhängige Variablen unabhängig sein sollten. Wenn der Korrelationsgrad zwischen den Variablen hoch genug ist, ist es kann Probleme verursachen, wenn Sie Passen Sie das Modell an und interpretieren Sie die Ergebnisse.

Wissen Sie auch, warum Multikollinearität ein Problem ist? Multikollinearität ist ein Problem weil es die statistische Signifikanz einer unabhängigen Variablen untergräbt. Bei ansonsten gleichen Bedingungen ist es umso unwahrscheinlicher, dass dieser Koeffizient statistisch signifikant ist, je größer der Standardfehler eines Regressionskoeffizienten ist.

Wissen Sie auch, wie man Multikollinearität berechnet?

Multikollinearität kann auch mit Hilfe der Toleranz und ihres Kehrwerts, dem sogenannten Variance Inflation Factor (VIF), nachgewiesen werden. Wenn der Toleranzwert kleiner als 0,2 oder 0,1 und gleichzeitig der Wert von VIF 10 und höher ist, dann ist der Multikollinearität ist problematisch.

Beeinflusst Multikollinearität die Vorhersage?

Multikollinearität nicht beeinflussen wie gut das Modell passt. In der Tat, wenn Sie das Modell verwenden möchten, um Vorhersagen , liefern beide Modelle identische Ergebnisse für angepasste Werte und Vorhersage Intervalle!

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