Multikollineariteit is die voorkoms van hoë interkorrelasies tussen twee of meer onafhanklike veranderlikes in 'n meervoudige regressiemodel … Oor die algemeen kan multikollineariteit lei tot groter vertrouensintervalle wat minder betroubare waarskynlikhede in terme van die effek van onafhanklike veranderlikes in 'n model.
Hoe verduidelik jy multikollineariteit?
Multikollineariteit kom gewoonlik voor wanneer daar hoë korrelasies tussen twee of meer voorspellerveranderlikes is. Met ander woorde, een voorspellerveranderlike kan gebruik word om die ander te voorspel. Dit skep oortollige inligting, wat die resultate in 'n regressiemodel skeeftrek.
Wat is multikollineariteit en hoekom is dit 'n probleem?
Multikollineariteit bestaan wanneer 'n onafhanklike veranderlike hoogs gekorreleer is met een of meer van die ander onafhanklike veranderlikes in 'n meervoudige regressievergelyking. Multikollineariteit is 'n probleem omdat dit die statistiese betekenisvolheid van 'n onafhanklike veranderlike ondermyn
Wat is multikollineariteit voorbeeld?
As twee of meer onafhanklike veranderlikes 'n presiese lineêre verwantskap tussen hulle het, het ons perfekte multikollineariteit. Voorbeelde: sluit dieselfde inligting twee keer in (gewig in pond en gewig in kilogram), gebruik nie dummy-veranderlikes korrek nie (val in die dummy-veranderlike lokval), ens.
Hoe bespeur ekonometrie multikollineariteit?
Bespeur multikollineariteit
- Stap 1: Hersien verspreidingsdiagram en korrelasiematrikse. …
- Stap 2: Soek vir verkeerde koëffisiënttekens. …
- Stap 3: Soek vir onstabiliteit van die koëffisiënte. …
- Stap 4: Hersien die Variansie-inflasiefaktor.
