Une analyse plus approfondie de la multicolinéaritéUne forte corrélation entre les variables explicatives peut nuire à votre modèle de régression linéaire. Ce problème est appelé colinéarité ou multicolinéarité. La première vidéo présente la colinéarité : comment la comprendre, comment la détecter, son lien avec le VIF (facteur d'inflation de la variance) affiché dans les rapports JMP et comment interpréter ce dernier. La seconde vidéo explique comment utiliser l'analyse en composantes principales pour construire des modèles qui prennent en compte la colinéarité avec précision. Le journal JMP joint contient les données utilisées dans les vidéos, vous permettant ainsi de mettre en pratique les techniques présentées.
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Modélisation statistique avancée
