다중공선성 (Multicolinearity) / ①

문제 11) 다중공선성 (Multicolinearity)

답)

 

1. 강한 상관관계에 따른 문제, 다중공선성의 개요 가. 다중공선성의 정의

가. 다중공선성의 정의

• 다중 회귀분석에서 사용된 모형의 일부 독립 변수가 다른 독립 변수와 상관 정도가 높아 데이터 분석 시 부정적인 영향을 미치는 현상

 

나. 다중공선성 특징

상관관계	다중회귀분석에서 두개 이상의 독립변수 간에 높은 상관관계
예측력 저하	다중공선성이 높은 모델은 데이터에 대한 예측력이 저하
독립변수간 높은 상관관계로 인하여 모델의 예측력이 저하되는 특징을 가짐

 

2. 다중공선성 개념도 및 상세 설명

가. 다중공선성 개념도

독립변수 간의 상관관계가 강하여 결정계수(R2) 값이 높아 과적합 발생

 

나. 다중공선성의 상세 설명

구분	항목	내용
판단기준	결정계수	피어슨 상관 계수 r^2, 0~1사이에 있으며, 종속변인과 독립 변인 사이에 상관 관계가 높을수록 1에 가까워짐
	상관계수	독립변수들간의 상관계수 도출 보통 0.7이상일 경우 상관관계가 높다고 판단
	분산팽창요인	VIF = 1/1-r 이 값이 10을 넘는다면 보통 다중공선성의 문제가 있다고 판단
해결방법	변수 제거	상관 관계를 가지는 두 변수 중 하나를 제거
	주성분 분석(PCA)	주성분 변수는 서로 독립이므로 주성분 변수를 독립변수로 사용하면 문제 발생 소지 감소
	다른 모델 사용	MSE 최소화 추정 방법을 사용하여 다중공선성문제 해결
다중공선성은 판단기준을 통해 식별 후 해결방법을 통해서 해결

 

 

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