Comment résoudre le problème de multicolinéarité?
Les solutions suivantes peuvent résoudre une multicolinéarité prononcée :
- Si vous ajustez des valeurs polynomiales, soustrayez la moyenne du prédicteur des valeurs du prédicteur.
- Retirez les prédicteurs fortement corrélés du modèle.
- Utilisez PLS (Moindres carrés partiels) ou Analyse des composantes principales.
Pourquoi faire une régression multiple?
L’objectif général de la régression multiple (le terme a été utilisé initialement par Pearson, 1908) est d’en savoir plus sur la relation entre plusieurs variables indépendantes ou prédictives et une variable dépendante ou de critère.
Comment tester la Multi-colinéarité?
Comment détecter la multicolinéarité?
- Le R² de chacun des modèles. Si le R² vaut 1, alors il existe une relation linéaire entre la variable dépendante du modèle (le Y) et les variables explicatives (les X).
- La tolérance pour chacun des modèles. La tolérance vaut (1-R²).
- Le VIF.
Comment fonctionne la régression linéaire multiple?
En statistique, la régression linéaire multiple est une méthode de régression mathématique étendant la régression linéaire simple pour décrire les variations d’une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes.
Comment faire une régression multiple?
Pour faire l’analyse de régression, nous irons donc dans le menu Données (Data) et nous choisirons le sous-menu Analyse de données (Data Analysis). Ensuite, nous sélectionnerons l’option Régression (Regression) pour effectuer notre régression linéaire multiple.
Quels sont les conséquences de la Multi-colinéarité dans les variables explicatives d’un modèle de régression?
Une multicolinéarité prononcée s’avère problématique, car elle peut augmenter la variance des coefficients de régression et les rendre instables et difficiles à interpréter. Les coefficients des termes fortement corrélés peuvent même présenter le mauvais signe.