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Como você se livra da Multicolinearidade?
Como você se livra da Multicolinearidade?

Vídeo: Como você se livra da Multicolinearidade?

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Vídeo: O que é multicolinearidade? (parte 1/3) 2024, Novembro
Anonim

Como posso lidar com a multicolinearidade?

  1. Retirar preditores altamente correlacionados do modelo.
  2. Use Regressão de Mínimos Quadrados Parciais (PLS) ou Análise de Componentes Principais, métodos de regressão que reduzem o número de preditores a um conjunto menor de componentes não correlacionados.

Além disso, o que é multicolinearidade e como você pode superá-la?

Multicolinearidade ocorre quando as variáveis independentes em um modelo de regressão são correlacionadas. Essa correlação é um problema porque as variáveis independentes devem ser independentes. Se o grau de correlação entre as variáveis for alto o suficiente, posso causar problemas quando tu ajustar o modelo e interpretar os resultados.

Saiba também, por que a multicolinearidade é um problema? Multicolinearidade é um problema porque prejudica a significância estatística de uma variável independente. Outras coisas sendo iguais, quanto maior o erro padrão de um coeficiente de regressão, menos provável é que esse coeficiente seja estatisticamente significativo.

Saiba também, como você calcula a Multicolinearidade?

Multicolinearidade também pode ser detectado com a ajuda da tolerância e seu recíproco, denominado fator de inflação da variância (VIF). Se o valor da tolerância for menor que 0,2 ou 0,1 e, simultaneamente, o valor de VIF 10 e acima, então o multicolinearidade é problemático.

A multicolinearidade afeta a previsão?

Multicolinearidade não afeto quão bem o modelo se encaixa. Na verdade, se você quiser usar o modelo para fazer previsões , ambos os modelos produzem resultados idênticos para valores ajustados e predição intervalos!

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