モデルを構築するときに多重共線性を検出して処理するにはどうすればよいですか?予測変数の相関が高いと、線形回帰モデルに悪影響を与える可能性があります。 この問題は、共線性または多重共線性と呼ばれます。最初のビデオは、共線性の概要、共線性の理解方法、検出方法、JMP レポートに示される VIF (分散膨張係数) との関連性、および VIF の解釈方法について説明しています。2 番目のビデオでは、主成分分析を使用して共線性を正確に考慮したモデルを構築する方法を示します。付属のJMP Journalでは動画内で使用したデータを公開しているので、テクニックを試すことができます。
高度な統計モデリング
