[일반] 회귀모형에서 계수끼리 겹치면 분산이 팽창하는 이유가 뭐죠?

[익명(106.102)]

이해가안가요

[익명(221.155)]

다중공선성? vif=1/(1-i번째 결정계수) i번째 결정계수는 n개의 독립변수 X중 i번째 변수 Xi를 나머지 X들로 회귀했을 때의 결정계수 예를 들어서 음식의 맛 평가 y를 단맛, 쓴맛, 짠맛, 소금의양을 변수로 해서 회귀 적합을 한다고 해봐 (유추:짠맛과 소금의양은 매우 큰 상관관계가 있겠지) 짠맛~단맛+쓴맛+소금이라고 적합했을때 r결정계수가 매우 클거야. 그럼 vif도 매우 커지고

[익명(106.102)]

감사합니다 천천히 곱씹어보겠습니다

[익명(106.102)]

이해했습니다 오래 고민했던 문제인데 쉽게 설명해주셔서 감사합니다

[익명(110.76)]

겹친다는게 뭔뜻임

[익명(72.141)]

y~x+z 로 돌릴 때 x 랑 z가 정말 비슷하면 y와 x의 연관성이 정말로 x 때문인지 아님 x랑 되게 비슷한 z 때문인지 잘 모르겠잖아. 그 "잘 모르겠잖아" 가 통계적인 언어로 분산이고 그 불확실성이 커진다는 당연한 말을 하는 거임.

[익명(106.102)]

쉬운 설멍 왕감사합니다

[익명(112.146)]

직관적이노