Multikollinearität in der linearen Regression - Statistik kompakt (#shorts)

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Multikollinearität sorgt mit der starken Korrelation von zwei oder mehr unabhängigen Variablen für verzerrte Koeffizienten, Standardfehler und erhöht die Chance für einen Fehler 2. Art. Im schlimmsten Fall werden also Effekte nicht erkannt.

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Комментарии
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Ich lasse mal ein Beispiel da, vielleicht macht es das für manche noch klarer:
Ein Marktforscher könnte feststellen, dass mehr Eis verkauft wird, wenn ein Tag viele Sonnenstunden hat. Außerdem wenn es wärmer ist und auch in den Sommermonaten. Alle drei Faktoren sind jedoch logisch miteinander verwandt und zeigen daher ein ganz ähnliches Muster im Verlaufsdiagramm. Ein Modell sollte nun möglichst nur einen dieser Faktoren (den naheligendsten oder am stärksten korrelierenden) verwenden, weil die mathematische Gewichtung aller drei Faktoren in Kombination sonst nahezu beliebig ist und oft in Regressionen wie 0, 98 a + 0, 015 b + 0, 005 c resultiert.

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