Kollineaarisuuden ymmärtäminen regressioanalyysissä

Kollineaarisuus viittaa tilanteeseen, jossa kaksi tai useampi muuttuja korreloi voimakkaasti keskenään. Toisin sanoen, jos kaksi muuttujaa ovat kollineaarisia, ne pyrkivät liikkumaan yhdessä ennustettavalla tavalla. Tämä voi vaikeuttaa yhden muuttujan vaikutusten erottamista muista, mikä voi johtaa epäluotettaviin regressiokertoimien arvioihin ja huonoihin ennusteisiin. Kollineaarisuutta voidaan mitata useiden tilastojen avulla, mukaan lukien korrelaatiokerroin, varianssiinflaatiokerroin (VIF), ja keskinäiset tiedot. Jos kahden muuttujan välinen kollineaarisuus on suuri, voi olla tarpeen poistaa yksi muuttujista analyysistä tai käyttää tekniikkaa, kuten pääkomponenttiregressiota, kollineaarisuuden vaikutuksen vähentämiseksi.