Ang
Multicollinearity ay ang paglitaw ng mataas na intercorrelations sa dalawa o higit pang independent variable sa isang multiple regression model … Sa pangkalahatan, ang multicollinearity ay maaaring humantong sa mas malawak na mga pagitan ng kumpiyansa na nagbubunga ng hindi gaanong maaasahang mga probabilidad sa mga tuntunin ng epekto ng mga independent variable sa isang modelo.
Paano mo ipapaliwanag ang multicollinearity?
Multicollinearity sa pangkalahatan ay nangyayari kapag may mataas na ugnayan sa pagitan ng dalawa o higit pang predictor variable. Sa madaling salita, maaaring gamitin ang isang predictor variable upang mahulaan ang isa pa. Gumagawa ito ng kalabisan na impormasyon, na pinapaikot ang mga resulta sa isang modelo ng regression.
Ano ang multicollinearity at bakit ito problema?
Multicollinearity ay umiiral sa tuwing ang isang independent variable ay lubos na nauugnay sa isa o higit pa sa iba pang independent variable sa isang multiple regression equation. Ang multicollinearity ay isang problema dahil sinisira nito ang istatistikal na kahalagahan ng isang independent variable
Ano ang halimbawa ng multicollinearity?
Kung ang dalawa o higit pang mga independiyenteng variable ay may eksaktong linear na relasyon sa pagitan ng mga ito, mayroon tayong perpektong multicollinearity. Mga halimbawa: kabilang ang parehong impormasyon nang dalawang beses (timbang sa pounds at timbang sa kilo), hindi wastong paggamit ng mga dummy variable (nahuhulog sa dummy variable trap), atbp.
Paano nakikita ng Econometrics ang multicollinearity?
Pagdetect ng Multicollinearity
- Hakbang 1: Suriin ang scatterplot at correlation matrice. …
- Hakbang 2: Maghanap ng mga maling palatandaan ng coefficient. …
- Hakbang 3: Hanapin ang kawalang-tatag ng mga coefficient. …
- Hakbang 4: Suriin ang Variance Inflation Factor.
