回帰分析における共線性を理解する

共線性とは、2 つ以上の変数が互いに高度に相関している状況を指します。言い換えれば、2 つの変数が共線性がある場合、それらは予測可能な方法で一緒に動く傾向があります。これにより、ある変数の影響を他の変数から分離することが困難になり、回帰係数の信頼性の低い推定や不適切な予測につながる可能性があります。共線性は、相関係数、分散膨張係数 (VIF)、そして相互情報。 2 つの変数間の共線性が高い場合は、分析から変数の 1 つを削除するか、主成分回帰などの手法を使用して共線性の影響を軽減する必要がある場合があります。