O regulă generală în ceea ce privește multicolinearitatea este că aveți prea mult când VIF este mai mare de 10 (acest lucru se datorează probabil că avem 10 degete, așa că luați astfel de reguli generale pentru cât valorează). Implicația ar fi că aveți prea multă coliniaritate între două variabile dacă r≥. 95.
Ce este considerat coliniaritate ridicată?
Corelările în perechi între variabilele independente pot fi mari (în valoare absolută). Regula generală: dacă corelația > 0,8, atuncipoate fi prezentă multicoliniaritate severă. Este posibil ca coeficienții de regresie individuali să fie nesemnificativi, dar potrivirea generală a ecuației să fie ridicată.
Ce este coliniaritatea acceptabilă?
Valorile
VIF ar trebui să fie mai mici decât 5 pentru a garanta că coliniaritatea nu este o problemă în modelul dvs. Cu toate acestea, unii cercetători recomandă să fie < 3.3 atunci când se aplică PLS-SEM. … Acceptarea VIF mai mică de 5 sau 10 depinde de numărul de variabile explicative implicate.
Când ar trebui să-mi fac griji cu privire la coliniaritate?
Multicoliniaritatea este o problemă frecventă atunci când estimarea modelelor liniare sau generalizate, inclusiv regresia logistică și regresia Cox. Apare atunci când există corelații mari între variabilele predictoare, ceea ce duce la estimări nesigure și instabile ale coeficienților de regresie.
Ce este considerat multicoliniaritate ridicată?
Ridicat: Când relația dintre ceivariabilele exploratorii sunt mari sau există o corelație perfectă între ele, atunci se spune că este multicoliniaritate ridicată.
