Turinys:

Kaip atsikratyti daugialypiškumo?
Kaip atsikratyti daugialypiškumo?

Video: Kaip atsikratyti daugialypiškumo?

Video: Kaip atsikratyti daugialypiškumo?
Video: Moral Pluralism | Ethics Defined 2024, Lapkritis
Anonim

Kaip susidoroti su daugialypiškumu?

  1. Pašalinti labai koreliuojantys modelio prognozuotojai.
  2. Naudokite dalinę mažiausių kvadratų regresiją (PLS) arba pagrindinių komponentų analizę – regresijos metodus, kurie sumažina prognozių skaičių iki mažesnio nesusijusių komponentų rinkinio.

Be to, kas yra daugiakolinisiškumas ir kaip jį įveikti?

Daugialypiškumas atsiranda, kai regresijos modelio nepriklausomi kintamieji yra koreliuojami. Ši koreliacija yra problema, nes nepriklausomi kintamieji turėtų būti nepriklausomi. Jei koreliacijos laipsnis tarp kintamųjų yra pakankamai didelis, tai gali sukelti problemų, kai tu tinka modeliui ir interpretuoja rezultatus.

Taip pat žinokite, kodėl daugialypiškumas yra problema? Daugialypiškumas yra problema nes tai kenkia statistiniam nepriklausomo kintamojo reikšmingumui. Jei kiti dalykai yra vienodi, kuo didesnė standartinė regresijos koeficiento paklaida, tuo mažesnė tikimybė, kad šis koeficientas bus statistiškai reikšmingas.

Taip pat žinote, kaip apskaičiuoti daugiakolineariškumą?

Daugiakolinisiškumas taip pat gali būti aptiktas naudojant toleranciją ir jos abipusį, vadinamą dispersijos infliacijos koeficientą (VIF). Jei tolerancijos vertė yra mažesnė nei 0,2 arba 0,1 ir tuo pačiu metu VIF 10 ir didesnė, tada daugiakolineariškumas yra problemiškas.

Ar daugialypiškumas turi įtakos prognozavimui?

Daugialypiškumas neturi paveikti kaip tinka modelis. Tiesą sakant, jei norite naudoti modelį prognozės , abu modeliai duoda vienodus rezultatus pritaikytoms vertėms ir prognozavimas intervalais!

Rekomenduojamas: