Zasadą praktyczną dotyczącą współliniowości jest to, że masz za dużo kiedy VIF jest większe niż 10 (prawdopodobnie dlatego, że mamy 10 palców, więc weź takie zasady za to, ile są warte). Implikacją byłoby to, że masz zbyt dużą kolinearność między dwiema zmiennymi, jeśli r≥. 95.
Co jest uważane za wysoką kolinearność?
Korelacje parami między zmiennymi niezależnymi mogą być wysokie (w wartości bezwzględnej). Ogólna zasada: Jeśli korelacja > 0,8, może występować poważna wielowspółliniowość. Możliwe, że poszczególne współczynniki regresji będą nieistotne, ale ogólne dopasowanie równania będzie wysokie.
Jaka jest dopuszczalna kolinearność?
wartości VIF powinny być mniejsze niż 5, aby zagwarantować, że kolinearność nie jest problemem w Twoim modelu. Jednak niektórzy badacze zalecają < 3,3 podczas stosowania PLS-SEM. … Akceptowanie VIF mniejszego niż 5 lub 10 zależy od liczby zaangażowanych zmiennych objaśniających.
Kiedy powinienem martwić się o kolinearność?
Wielkoliniowość jest częstym problemem podczas szacowania liniowych lub uogólnionych modeli liniowych, w tym regresji logistycznej i regresji Coxa. Występuje, gdy istnieją wysokie korelacje między zmiennymi predykcyjnymi, co prowadzi do niewiarygodnych i niestabilnych oszacowań współczynników regresji.
Co jest uważane za wysoką współliniowość?
Wysoki: Gdy związek międzywartość zmiennych eksploracyjnych jest wysoka lub istnieje między nimi doskonała korelacja, to mówi się, że jest to wysoka współliniowość.
