Qué es la multicolinealidad?
La multicolinealidad es un término utilizado en el análisis de datos que describe la aparición de dos variables exploratorias en un modelo de regresión lineal que se encuentra correlacionado mediante un análisis adecuado y un grado de precisión predeterminado. Las variables son independientes y se encuentran correlacionadas en algún aspecto.
La multicolinealidad se estudia en la ciencia de los datosCómo raspar datos bursátiles con PythonLos profesionales de las finanzas que deseen mejorar sus conocimientos pueden hacerlo aprendiendo a raspar datos bursátiles con el lenguaje de programación Python. y los programas de análisis empresarial, se convierte en una herramienta fundamental para tomar decisiones basadas en datos. Se considera una perturbación de los datos, y si se encuentra dentro del modelo, puede significar que todo el modelo y sus resultados pueden no ser fiables.
Resumen
Grados de multicolinealidad – Creación de una norma
La multicolinealidad se detecta generalmente con una norma de tolerancia. La tolerancia suele calcularse sobre el factor de inflación de la varianza, y si es de 10 o más, se considera una relación problemática entre las dos variables.
La multicolinealidad puede dar lugar a grandes oscilaciones en función de las variables independientesVariable independienteUna variable independiente es un insumo, un supuesto o un impulsor que se modifica para evaluar su impacto en una variable dependiente (el resultado). dentro de un modelo y reduce la fuerza de los coeficientes utilizados dentro de un modelo. La relación entre las variables se hace difícil de interpretar con el modelo y puede hacer que sus resultados sean nulos.
Razones de la multicolinealidad – Un análisis
A continuación, una lista de algunas de las razones’La multicolinealidad de los precios puede producirse cuando se desarrolla un modelo de regresión:
Multicolinealidad en un modelo de regresión – Cómo arreglar
Una vez que’a determinado que hay’Si tiene un problema de multicolinealidad en su modelo, hay varias formas diferentes de intentar solucionarlo para poder crear un modelo de regresión preciso. A continuación se muestran algunas de las formas de hacerlo posible:
El fenómeno de la multicolinealidad – Comprender su papel en la estadística
Cuando se trata de modelos de regresión o se construyen desde cero, siempre hay que entender los escollos que pueden afectar negativamente a la fiabilidad y sesgar los datos.
Si no se entiende correctamente, puede llevar a hacer inferencias en torno a la hipótesis nula que no está respaldada por los datos y correr el riesgo de llevar a conclusiones inexactas y a la toma de decisiones profesionales.
Recursos adicionales
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