интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Мультиколлинеарность

Пошаговую и множественную регрессию осложняет мультиколлинеарность. Фактически всегда множественный регрессионный анализ в маркетинговых исследованиях имеет дело со> связанными между собой предикторами. Однако мультиколлинеарность (тиШсоШлеагйу) возникает тогда, когда связь между предикторами очень сильная.

Мультиколлинеарность может привести к нескольким проблемам, включая следующие.

Частные коэффициенты регрессии нельзя точно определить. Значения стандартных ошибок скорее всего очень высокие.

Величины и знаки частных коэффициентов регрессии могут изменяться от выборки к выборке.

Трудно оценить относительную важность независимых переменных при объяснении вариации зависимой переменной,

Предикторы могут быть некорректно введены или исключены из уравнения регрессии в ступенчатой регрессии.

Не всегда ясно, за счет чего существует сильная мульти коллинеарность, хотя в литературе предлагается несколько эмпирических правил и процедур ее выявления. Чтобы справиться с проблемой мул ьти коллинеарности, предлагается изменить уровень сложности. Простая процедура заключается в использовании только одной переменной из высококоррелированного набора переменных. Альтернативно, с помощью такого метода, как анализ главных компонентов, можно преобразовать набор независимых переменных в новый набор предикторов, взаимно независимых. Кроме того, можно использовать специальные методы, такие как гребневая регрессия и факторный анализ.