Wie kann Multikollinearität erkannt werden?
Wie kann Multikollinearität erkannt werden?

Video: Wie kann Multikollinearität erkannt werden?

Video: Wie kann Multikollinearität erkannt werden?
Video: Multikollinearität erklärt, Ursachen und Lösungen in SPSS - Daten analysieren in SPSS (5) 2024, November
Anonim

Multikollinearität kann auch sein erkannt mit Hilfe von Toleranz und ihrem Kehrwert, dem sogenannten Variance Inflation Factor (VIF). 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.

In ähnlicher Weise fragen Sie sich vielleicht, woher Sie wissen, ob Multikollinearität ein Problem ist?

Multikollinearität tritt ein Wenn unabhängige Variablen in einem Regressionsmodell werden korreliert. Dieser Zusammenhang ist a Problem weil unabhängige Variablen unabhängig sein sollten. Wenn der Grad der Korrelation zwischen den Variablen hoch genug ist, kann dies dazu führen, dass Probleme, wenn Sie passen das Modell an und interpretieren die Ergebnisse.

Anschließend stellt sich die Frage, warum testen wir auf Multikollinearität? Multikollinearität führt zu einer Änderung der Vorzeichen sowie der Beträge der partiellen Regressionskoeffizienten von einer Stichprobe zu einer anderen Stichprobe. Multikollinearität macht es mühsam, die relative Bedeutung der unabhängigen Variablen bei der Erklärung der durch die abhängige Variable verursachten Variation zu beurteilen.

Außerdem, wie erkennt man Autokorrelation?

Autokorrelation wird anhand eines Korrelogramms (ACF-Plot) diagnostiziert und kann mit dem Durbin-Watson® getestet werden Prüfung . Der Autoteil von Autokorrelation kommt vom griechischen Wort für selbst, und Autokorrelation bedeutet Daten, die mit sich selbst korreliert sind, im Gegensatz zu anderen Daten.

Was bedeutet VIF?

Varianz-Inflationsfaktor

Empfohlen: