Kollinearität in der Regressionsanalyse verstehen

Kollinearität bezieht sich auf die Situation, in der zwei oder mehr Variablen stark miteinander korrelieren. Mit anderen Worten: Wenn zwei Variablen kollinear sind, neigen sie dazu, sich auf vorhersehbare Weise zusammen zu bewegen. Dies kann es schwierig machen, die Auswirkungen einer Variablen von den anderen zu trennen, was zu unzuverlässigen Schätzungen der Regressionskoeffizienten und schlechten Vorhersagen führen kann.

Kollinearität kann mithilfe mehrerer Statistiken gemessen werden, darunter dem Korrelationskoeffizienten, dem Varianzinflationsfaktor (VIF), und die gegenseitige Information. Wenn die Kollinearität zwischen zwei Variablen hoch ist, kann es erforderlich sein, eine der Variablen aus der Analyse zu entfernen oder eine Technik wie die Hauptkomponentenregression zu verwenden, um die Auswirkungen der Kollinearität zu verringern.