Quanta Multicollinearità è troppa?

Chiesto da: Lucrecia Ruhlaff | Ultimo aggiornamento: 7 marzo 2020
Categoria: fisica scientifica
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Una regola pratica per quanto riguarda la multicollinearità è che hai troppo quando il VIF è maggiore di 10 (questo è probabilmente perché abbiamo 10 dita, quindi prendi queste regole empiriche per quello che valgono). L'implicazione sarebbe che hai troppa collinearità tra due variabili se r≥. 95.

Allo stesso modo, qual è il limite per i valori VIF?

In letteratura sono state pubblicate varie raccomandazioni per livelli accettabili di VIF . Forse più comunemente, un valore di 10 è stato raccomandato come livello massimo di VIF (ad es. Hair, Anderson, Tatham e Black, 1995; Kennedy, 1992; Marquardt, 1970; Neter, Wasserman e Kutner, 1989).

Oltre a quanto sopra, quanta correlazione è alta? Alto grado: se il valore del coefficiente è compreso tra ± 0,50 e ± 1, si dice che è una forte correlazione . Grado moderato: se il valore è compreso tra ± 0,30 e ± 0,49, si dice che è una correlazione media. Grado basso: quando il valore è inferiore a + . 29, allora si dice che sia una piccola correlazione .

Inoltre, cosa si considera alta multicollinearità?

La multicollinearità si verifica quando due o più predittori nel modello sono correlati e forniscono informazioni ridondanti sulla risposta. Se il valore VIF è superiore a 4.0, o per tolleranza inferiore a 0.2, allora c'è un problema con la multicollinearità (Hair et al., 2010).

Come si calcola la multicollinearità?

La multicollinearità può essere rilevata anche con l'aiuto della tolleranza e del suo reciproco, chiamato fattore di inflazione della varianza (VIF). Se il valore della tolleranza è inferiore a 0,2 o 0,1 e, contemporaneamente, il valore di VIF 10 e superiore, la multicollinearità è problematica.

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Che cos'è un punteggio VIF alto?

Un modo per misurare la multicollinearità è il fattore di inflazione della varianza ( VIF ), che valuta quanto aumenta la varianza di un coefficiente di regressione stimato se i predittori sono correlati. Un VIF compreso tra 5 e 10 indica un'elevata correlazione che potrebbe essere problematica.

Cos'è la tolleranza e il VIF?

Astratto. Il fattore di inflazione della varianza ( VIF ) e la tolleranza sono due statistiche strettamente correlate per la diagnosi della collinearità nella regressione multipla. Si basano sul valore R al quadrato ottenuto regredendo un predittore su tutti gli altri predittori nell'analisi. La tolleranza è il reciproco di VIF .

Che cos'è un buon valore VIF?

Ci sono alcune linee guida che possiamo usare per determinare se i nostri VIF sono in un intervallo accettabile. Una regola empirica comunemente usata nella pratica è che se un VIF è > 10, hai un'elevata multicollinearità. Nel nostro caso, con valori intorno a 1, siamo in buona forma e possiamo procedere con la nostra regressione.

Cosa significa un VIF di 1?

Un valore 1 indica che il predittore non è correlato ad altre variabili. Se una variabile ha un VIF alto significa che anche le altre variabili devono avere un VIF alto. Nel caso più semplice, due variabili saranno altamente correlate e ciascuna avrà lo stesso VIF elevato.

Come si calcola VIF?

Il Variance Inflation Factor ( VIF ) è una misura della colinearità tra le variabili predittive all'interno di una regressione multipla. Viene calcolato prendendo il rapporto tra la varianza di tutti i beta di un dato modello diviso per la variana di un singolo beta se fosse adatto da solo.

Quale valore VIF indica la multicollinearità?

Non esiste un valore VIF formale per determinare la presenza di multicollinearità . I valori di VIF che superano 10 sono spesso considerati come indicativi di multicollinearità , ma nei modelli più deboli i valori superiori a 2,5 possono essere motivo di preoccupazione.

Cosa significa VIF?

Fattore di inflazione della varianza

Quanta collinearità è troppa?

50 come eccessiva collinearità tra due variabili. Una regola pratica per quanto riguarda la multicollinearità è che hai troppo quando il VIF è maggiore di 10 (questo è probabilmente perché abbiamo 10 dita, quindi prendi queste regole empiriche per quello che valgono).

Qual è la differenza tra correlazione e collinearità?

La correlazione è un operatore, nel senso che possiamo parlare della correlazione tra altezza e peso. La correlazione può essere positiva, negativa o 0. La collinearità è un fenomeno correlato alla regressione, in cui alcune delle variabili predittive sono altamente correlate tra loro.

Che cos'è l'esempio di multicollinearità?

La multicollinearità si verifica generalmente quando ci sono correlazioni elevate tra due o più variabili predittive. Esempi di variabili predittive correlate (chiamate anche predittori multicollineari) sono: altezza e peso di una persona, età e prezzo di vendita di un'auto, o anni di istruzione e reddito annuo.

Che cos'è una matrice di correlazione?

Una matrice di correlazione è una tabella che mostra i coefficienti di correlazione tra insiemi di variabili. Una matrice di correlazione che mostra i coefficienti di correlazione per le combinazioni di 5 variabili B1:B5. La diagonale della tabella è sempre un insieme di unità, perché la correlazione tra una variabile e se stessa è sempre 1.

La multicollinearità influisce su R al quadrato?

La multicollinearità può causare una serie di problemi. Tuttavia, abbiamo anche visto che la multicollinearità non influisce sull'adattamento del modello. Se il modello soddisfa le ipotesi residue e ha un R - quadro previsto soddisfacente, anche un modello con severa multicollinearità può produrre grandi previsioni.

Che cos'è la tolleranza nella regressione?

Tolleranza (in regressione multipla) La tolleranza di una variabile è definita come 1 meno la correlazione multipla al quadrato di questa variabile con tutte le altre variabili indipendenti nell'equazione di regressione . Per ulteriori informazioni, vedere l'argomento della finestra di dialogo Definizione del modello di regressione multipla.

Cosa significa VIF in Stata?

fattore di inflazione della varianza

Le variabili indipendenti possono essere correlate?

Una variabile indipendente è correlata con un'altra variabile indipendente . Una variabile indipendente è correlata con una combinazione lineare di due o più variabili indipendenti .

Come si esegue il test per la multicollinearità per le variabili categoriali?

Multicollinearità significa "Le variabili indipendenti sono altamente correlate tra loro". Per le variabili categoriali , la multicollinearità può essere rilevata con il coefficiente di correlazione del rango di Spearman ( variabili ordinali) e il test chi-quadrato ( variabili nominali).

0.5 è una forte correlazione?

Una correlazione positiva debole sarebbe nell'intervallo da 0,1 a 0,3, una correlazione positiva moderata da 0,3 a 0,5 e una correlazione positiva forte da 0,5 a 1,0. Più forte è la correlazione positiva, più è probabile che le azioni si muovano nella stessa direzione.