Comprendre la colinéarité dans l'analyse de régression

La colinéarité fait référence à la situation dans laquelle deux variables ou plus sont fortement corrélées les unes aux autres. En d’autres termes, si deux variables sont colinéaires, elles ont tendance à évoluer ensemble de manière prévisible. Cela peut rendre difficile la séparation des effets d'une variable des autres, ce qui peut conduire à des estimations peu fiables des coefficients de régression et à de mauvaises prévisions.

La colinéarité peut être mesurée à l'aide de plusieurs statistiques, notamment le coefficient de corrélation, le facteur d'inflation de la variance (VIF), et l'information mutuelle. Si la colinéarité entre deux variables est élevée, il peut être nécessaire de supprimer l'une des variables de l'analyse ou d'utiliser une technique telle que la régression en composantes principales pour réduire l'impact de la colinéarité.