Đa cộng tuyến là một vấn đề vìnó làm suy yếu ý nghĩa thống kê của một biến độc lập. Những điều khác bằng nhau, sai số tiêu chuẩn của hệ số hồi quy càng lớn thì hệ số này càng ít có khả năng có ý nghĩa thống kê.
Làm thế nào để bạn biết liệu đa cộng tuyến có phải là vấn đề hay không?
Một cách để đo lường đa cộng tuyến làhệ số lạm phát phương sai (VIF), đánh giá phương sai của hệ số hồi quy ước tính tăng lên bao nhiêu nếu các yếu tố dự đoán của bạn có tương quan. … VIF từ 5 đến 10 cho thấy mức độ tương quan cao có thể có vấn đề.
Có phải là vấn đề đối với dự đoán không?
Đa cộng tuyến vẫn là một vấn đề đối với khả năng dự đoán. Mô hình của bạn sẽ quá phù hợp và ít có khả năng tổng quát hóa thành dữ liệu ngoài mẫu. May mắn thay, R2 của bạn sẽ không bị ảnh hưởng và các hệ số của bạn sẽ vẫn không chệch.
Tại sao tính cộng tuyến lại là vấn đề trong hồi quy?
Đa cộng tuyếnlàm giảm độ chính xác của các hệ số ước tính, điều này làm suy yếu sức mạnh thống kê của mô hình hồi quy của bạn. Bạn có thể không tin tưởng các giá trị p để xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê.
Khi nào bạn nên bỏ qua tính cộng gộp?
Nó làm tăng sai số tiêu chuẩn của các hệ số của chúng và nó có thể làm cho các hệ số đó không ổn định theo một số cách. Nhưng miễn là thẳng hàngcác biến chỉ được sử dụng làm biến kiểm soát và chúng không khớp với các biến quan tâm của bạn, không có vấn đề gì.
