Daftar Isi:

Bagaimana cara menghilangkan Multikolinearitas?
Bagaimana cara menghilangkan Multikolinearitas?

Video: Bagaimana cara menghilangkan Multikolinearitas?

Video: Bagaimana cara menghilangkan Multikolinearitas?
Video: Cara Mengatasi Gejala Multikolinearitas dengan SPSS - Transformasi data SPSS 2024, November
Anonim

Bagaimana Saya Dapat Menghadapi Multikolinearitas?

  1. Menghapus prediktor yang sangat berkorelasi dari model.
  2. Gunakan Partial Least Squares Regression (PLS) atau Principal Components Analysis, metode regresi yang memotong jumlah prediktor menjadi sekumpulan komponen yang tidak berkorelasi lebih kecil.

Selanjutnya, apa itu Multikolinearitas dan bagaimana cara mengatasinya?

Multikolinearitas terjadi ketika variabel independen dalam model regresi berkorelasi. Korelasi ini menjadi masalah karena variabel independen harus independen. Jika derajat korelasi antar variabel cukup tinggi, maka bisa menimbulkan masalah ketika Anda menyesuaikan model dan menginterpretasikan hasilnya.

Juga Tahu, mengapa Multikolinearitas menjadi masalah? Multikolinearitas adalah masalah karena itu merusak signifikansi statistik dari variabel independen. Hal-hal lain dianggap sama, semakin besar kesalahan standar koefisien regresi, semakin kecil kemungkinan koefisien ini signifikan secara statistik.

Juga Tahu, bagaimana Anda menghitung Multikolinearitas?

Multikolinearitas juga dapat dideteksi dengan bantuan toleransi dan timbal baliknya, yang disebut faktor inflasi varians (VIF). Jika nilai toleransi kurang dari 0,2 atau 0,1 dan secara bersamaan nilai VIF 10 ke atas, maka multikolinearitas bermasalah.

Apakah Multikolinearitas mempengaruhi prediksi?

Multikolinearitas tidak memengaruhi seberapa cocok modelnya. Bahkan, jika Anda ingin menggunakan model untuk membuat prediksi , kedua model menghasilkan hasil yang identik untuk nilai pas dan ramalan interval!

Direkomendasikan: