Multikollineaarisuutta koskeva nyrkkisääntö on, että sinulla on liikaa kun VIF on suurempi kuin 10 (tämä johtuu luultavasti siitä, että meillä on 10 sormea, joten ota tällaiset peukalosääntöt minkä arvoisia ne ovat). Seurauksena olisi, että sinulla on liian paljon kollineaarisuutta kahden muuttujan välillä, jos r≥. 95.
Mitä pidetään korkeana kollineaarisuutena?
Pareittainen korrelaatio riippumattomien muuttujien välillä voi olla korkea (absoluuttisessa arvossa). Nyrkkisääntö: Jos korrelaatio > 0,8, niin voi esiintyä vakavaa multikollineaarisuutta. On mahdollista, että yksittäiset regressiokertoimet ovat merkityksettömiä, mutta yhtälön kokonaissovitus on korkea.
Mikä on hyväksyttävä kollineaarisuus?
VIF-arvojen tulee olla alle 5 varmistaakseen, että kollineaarisuus ei ole ongelma mallissasi. Jotkut tutkijat kuitenkin suosittelevat sen olevan < 3.3 PLS-SEM:ää käytettäessä. … VIF:n hyväksyminen alle 5 tai 10 riippuu asiaan liittyvien selittävien muuttujien määrästä.
Milloin minun pitäisi huolehtia kollineaarisuudesta?
Multikollineaarisuus on yleinen ongelma estimoitaessa lineaarisia tai yleisiä lineaarisia malleja, mukaan lukien logistinen regressio ja Cox-regressio. Se tapahtuu, kun ennustajamuuttujien välillä on korkeat korrelaatiot, mikä johtaa epäluotettaviin ja epävakaisiin regressiokertoimien arvioihin.
Mitä pidetään korkeana multikollineaarisuutena?
Korkea: Kun suhde ontutkiva muuttuja on korkea tai niiden välillä on täydellinen korrelaatio, silloin sen sanotaan olevan korkea multikollineaarisuus.
