Comment détecter la multicolinéarité ?
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Vidéo: Comment détecter la multicolinéarité ?

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Vidéo: 7. Détection de la multicolinéarité – Test de Farrar-Glauber et facteur d'inflation de la variance 2024, Novembre
Anonim

La multicolinéarité peut être aussi détectée à l'aide de la tolérance et de sa réciproque, appelée facteur d'inflation de la variance (VIF). Si la valeur de tolérance est inférieure à 0,2 ou 0,1 et, simultanément, la valeur de VIF 10 et supérieure, alors le multicolinéarité est problématique.

De même, vous pouvez demander, comment savez-vous si la multicolinéarité est un problème ?

Multicolinéarité se produit lorsque les variables indépendantes dans un modèle de régression sont corrélées. Cette corrélation est une problème car les variables indépendantes doivent être indépendantes. Si le degré de corrélation entre les variables est suffisamment élevé, cela peut entraîner problèmes quand vous adaptez le modèle et interprétez les résultats.

Par la suite, la question est, pourquoi testons-nous la multicolinéarité ? Multicolinéarité entraîne une modification des signes ainsi que des grandeurs des coefficients de régression partielle d'un échantillon à un autre échantillon. Multicolinéarité rend fastidieux d'évaluer l'importance relative des variables indépendantes pour expliquer la variation causée par la variable dépendante.

De plus, comment détectez-vous l'autocorrélation ?

Autocorrélation est diagnostiqué à l'aide d'un corrélogramme (tracé ACF) et peut être testé à l'aide du Durbin-Watson test . La partie automobile de autocorrélation vient du mot grec pour soi, et autocorrélation signifie des données qui sont corrélées avec elles-mêmes, par opposition à être corrélées avec d'autres données.

Que veut dire VIF ?

Facteur d'inflation de la variance

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