Multicollinearity ni tatizo kwa sababu inadhoofisha umuhimu wa takwimu wa kigezo huru. Mambo mengine yakiwa sawa, kadiri makosa ya kawaida ya mgawo wa kurejesha kumbukumbu yanavyoongezeka, kuna uwezekano mdogo kwamba mgawo huu utakuwa muhimu kitakwimu.
Unajuaje kama multicollinearity ni tatizo?
Njia moja ya kupima ulinganifu ni kigezo cha tofauti cha mfumuko wa bei (VIF), ambayo hutathmini ni kiasi gani cha tofauti cha makadirio ya mgawo wa urejeshi huongezeka ikiwa vitabiri vyako vinahusiana. … VIF kati ya 5 na 10 inaonyesha uwiano wa juu ambao unaweza kuwa na matatizo.
Je, collinearity ni tatizo la kutabiri?
Multicollinearity bado ni tatizo kwa uwezo wa kubashiri. Muundo wako utatosha kupita kiasi na uwezekano mdogo wa kusawazisha data isiyokuwa ya sampuli. Kwa bahati nzuri, R2 yako haitaathiriwa na vigawo vyako bado havitakuwa na upendeleo.
Kwa nini collinearity ni tatizo katika kurudi nyuma?
Multicollinearity hupunguza usahihi wa makadirio ya vihesabu, ambayo hudhoofisha nguvu za takwimu za muundo wako wa kurejesha hali. Huenda usiweze kuamini thamani za p ili kutambua vigeu vinavyojitegemea ambavyo ni muhimu kitakwimu.
Je, ni wakati gani unapaswa kupuuza collinearity?
Inaongeza hitilafu za kawaida za vigawo vyake, na inaweza kufanya viambajengo hivyo kutokuwa thabiti kwa njia kadhaa. Lakini kwa muda mrefu kama colinearvigezo vinatumika tu kama vigeu vya udhibiti, na havifanani na vigeu vyako vya kupendeza, hakuna tatizo.
