En tommelfingerregel angående multikollinearitet er at du har for mye når VIF er større enn 10 (dette er sannsynligvis fordi vi har 10 fingre, så ta slike tommelfingerregler for hva de er verdt). Implikasjonen vil være at du har for mye kollinearitet mellom to variabler hvis r≥. 95,
Hva anses som høy kollinearitet?
Parvise korrelasjoner mellom uavhengige variabler kan være høye (i absolutt verdi). Tommelfingerregel: Hvis korrelasjonen > 0,8 så kan det være alvorlig multikollinearitet. Mulig for individuelle regresjonskoeffisienter å være ubetydelige, men for den generelle tilpasningen av ligningen å være høy.
Hva er akseptabel kolinearitet?
VIF-verdier bør være mindre enn 5 for å garantere at kolinearitet ikke er et problem i modellen din. Noen forskere anbefaler imidlertid at den er < 3.3 når du bruker PLS-SEM. … Å akseptere VIF mindre enn 5 eller 10 avhenger av antallet forklaringsvariabler som er involvert.
Når bør jeg bekymre meg for kolinearitet?
Multikollinearitet er et vanlig problem når estimerer lineære eller generaliserte lineære modeller, inkludert logistisk regresjon og Cox-regresjon. Det oppstår når det er høye korrelasjoner mellom prediktorvariabler, noe som fører til upålitelige og ustabile estimater av regresjonskoeffisienter.
Hva anses som høy multikollinearitet?
Høy: Når forholdet mellomutforskende variabler er høye eller det er perfekt korrelasjon mellom dem, da sies det å være høy multikollinearitet.
