A multikollinearitás röviden összefoglalva azt jelenti, hogy két vagy több magyarázó változó között túl szoros korrelációs kapcsolat van, és ez zavarja a becslést.
A multikollinearitás mérésére az úgynevezett VIF (variance inflator factor) variancia növelő faktor van forgalomban.
\( VIF_j = \frac{1}{1-R_j^2} \)
A képletben szereplő $R_j^2$ a j-edik magyarázó változó és az összes többi magyarázó változó közti determinációs együttható.
A multikollinearitás röviden összefoglalva azt jelenti, hogy két vagy több magyarázó változó között túl szoros korrelációs kapcsolat van, és ez zavarja a becslést.
|
Napi középhőmérséklet (°C) |
Víz hőmérséklete (°C) |
Strand napi forgalma |
| 22 | 21 | 765 |
| 23 | 21 | 1572 |
| 18 | 18 | 510 |
| 25 | 20 | 1967 |
| 22 | 21 | 1142 |
| 16 | 19 | 576 |
| 24 | 22 | 986 |
| 20 | 21 | 1216 |
| 24 | 22 | 1267 |
| 26 | 24 | 1686 |
| 19 | 19 | 981 |
| 20 | 21 | 1412 |
Készítsünk lineáris regressziót, majd értelmezzük a modell paramétereit. Vizsgáljuk a multkollinearitást és autokorrelációt.
