En tumregel angående multikollinearitet är att du har för mycket när VIF är större än 10 (detta beror förmodligen på att vi har 10 fingrar, så ta sådana tumregler för vad de är värda). Innebörden skulle vara att du har för mycket kollinearitet mellan två variabler om r≥. 95,
Vad anses vara hög kolinearitet?
Parvisa korrelationer mellan oberoende variabler kan vara höga (i absoluta värden). Tumregel: Om korrelationen > 0,8 så kan allvarlig multikollinearitet förekomma. Möjligt att individuella regressionskoefficienter är obetydliga men att ekvationens övergripande passning är hög.
Vad är acceptabel kolinearitet?
VIF-värden bör vara mindre än 5 för att garantera att kollinaritet inte är ett problem i din modell. Vissa forskare rekommenderar dock att det är < 3.3 när man använder PLS-SEM. … Att acceptera VIF mindre än 5 eller 10 beror på antalet förklarande variabler som är involverade.
När ska jag oroa mig för kolinearitet?
Multikollinjäritet är ett vanligt problem när skattar linjära eller generaliserade linjära modeller, inklusive logistisk regression och Cox-regression. Det uppstår när det finns höga korrelationer mellan prediktorvariabler, vilket leder till opålitliga och instabila uppskattningar av regressionskoefficienter.
Vad anses vara hög multikollinearitet?
Hög: När förhållandet mellanexplorativa variabler är hög eller det finns perfekt korrelation mellan dem, då sägs det vara hög multikollinearitet.
