Orodha ya maudhui:

Je! Unaondoaje Multicollinearity?
Je! Unaondoaje Multicollinearity?

Video: Je! Unaondoaje Multicollinearity?

Video: Je! Unaondoaje Multicollinearity?
Video: Что такое мультиколлинеарность? Обширное видео + моделирование! 2024, Novemba
Anonim

Ninawezaje Kukabiliana na Utangamano wa Vyombo vingi?

  1. Ondoa watabiri wanaohusiana sana kutoka kwa mfano.
  2. Tumia Unyogovu wa Viwanja Vichache (PLS) au Uchanganuzi Mkuu wa Vipengele, njia za kurudisha ambazo hupunguza idadi ya watabiri kwa seti ndogo ya vitu visivyohusiana.

Kwa kuongezea, ni nini Multicollinearity na ni jinsi gani unaweza kuishinda?

Utangamano mwingi hutokea wakati vigezo vya kujitegemea katika mfano wa kurudi nyuma vimeunganishwa. Uunganisho huu ni shida kwa sababu anuwai huru zinapaswa kuwa huru. Ikiwa kiwango cha uunganisho kati ya vigezo ni juu ya kutosha, ni unaweza kusababisha matatizo wakati wewe fanya mfano na utafsiri matokeo.

Pia Jua, kwa nini Multicollinearity ni shida? Utangamano mwingi ni a shida kwa sababu inadhoofisha umuhimu wa takwimu wa kigezo huru. Vitu vingine kuwa sawa, kadiri kosa la kawaida la mgawo wa kurudi nyuma, kuna uwezekano mdogo kuwa mgawo huu utakuwa muhimu kitakwimu.

Pia Jua, unahesabuje Multicollinearity?

Utangamano mwingi inaweza pia kugunduliwa kwa msaada wa uvumilivu na ulinganifu wake, unaoitwa kutofautiana kwa mfumuko wa bei (VIF). Ikiwa thamani ya uvumilivu ni chini ya 0.2 au 0.1 na, wakati huo huo, thamani ya VIF 10 na zaidi, basi multicollinearity ni tatizo.

Je! Multicollinearity inaathiri utabiri?

Multicollinearity haifanyi kuathiri mfano huo unafaa vipi. Kwa kweli, ikiwa unataka kutumia mfano kutengeneza utabiri , mifano zote mbili hutoa matokeo yanayofanana ya maadili yaliyowekwa na utabiri vipindi!

Ilipendekeza: