تعد الخطية المتعددة مشكلة لأنهاتقوض الأهمية الإحصائية لمتغير مستقل. مع تساوي الأشياء الأخرى ، كلما زاد الخطأ القياسي لمعامل الانحدار ، قل احتمال أن يكون هذا المعامل ذا دلالة إحصائية.
كيف تعرف ما إذا كانت الخطية المتعددة مشكلة؟
طريقة واحدة لقياس العلاقة الخطية المتعددة هيعامل تضخم التباين (VIF)، والذي يقيم مدى زيادة التباين في معامل الانحدار المقدّر إذا كانت المتنبئات مترابطة. … يشير VIF بين 5 و 10 إلى ارتباط كبير قد يكون مشكلة.
هل العلاقة الخطية المتداخلة مشكلة بالنسبة للتنبؤ؟
لا تزال الخطية المتعددة تمثل مشكلة في القدرة التنبؤية. سوف يتسع النموذج الخاص بك بشكل زائد ويقل احتمال تعميمه على البيانات خارج العينة. لحسن الحظ ، لن تتأثر معاملك R2 وستظل معاملاتك غير متحيزة.
لماذا تعتبر العلاقة الخطية المتداخلة مشكلة في الانحدار؟
Multicollinearityيقلل من دقة المعاملات المقدرة، مما يضعف القوة الإحصائية لنموذج الانحدار الخاص بك. قد لا تتمكن من الوثوق بقيم p لتحديد المتغيرات المستقلة ذات الدلالة الإحصائية.
متى يجب تجاهل العلاقة الخطية المتداخلة؟
يزيد من الأخطاء المعيارية لمعاملاتهم ، وقد يجعل تلك المعاملات غير مستقرة بعدة طرق. ولكن طالما أن الخط الخطييتم استخدام المتغيرات فقط كمتغيرات تحكم ، وهي ليست علاقة خطية متداخلة مع المتغيرات التي تهمك ، ولا توجد مشكلة.
