다중공선성 (1) 썸네일형 리스트형 다중선형회귀에서 다중공선성 문제와 해결방법 다중공선성(Multicollinearity) 입력 변수 간에 독립이 아니고 상관관계가 높은 것을 의미함 각 입력 변수들이 다른 입력 변수에 영향을 받아서 추정되는 회귀계수의 변동성이 심함 따라서, 회귀계수가 더 이상 출력 변수에 대한 상대적인 설명력으로 해석하기 어려워짐 R^2는 높지만 입력 변수들이 대부분 유의하지 않는 경우 다중 공선성이 의심됨 분산 팽창 지수 VIF (Variation Index Factor) VIF는 다중공선성을 확인하는 통계적 지표임 입력 변수들이 서로 독립이라면 어떠한 입력 변수도 다른 입력 변수들로 해석될 수 없음 VIF는 k번째 변수를 제외한 나머지 변수로 회귀모형을 만들어 그 R^2값을 계산하여 다음의 값을 얻음 VIF_k = 1/(1-Rk^2) 위 모형의 설명력 Rk^2.. 이전 1 다음
