Was sind VIF Werte?
Mit den VIF-Werten wird gemessen, wie stark die Varianz eines geschätzten Regressionskoeffizienten zunimmt, wenn eine Korrelation zwischen den Prädiktoren besteht. Wenn alle VIF-Werte gleich 1 sind, liegt keine Multikollinearität vor; wenn jedoch einige VIF-Werte größer als 1 sind, korrelieren die Prädiktoren.
Wann liegt Autokorrelation vor?
Genauer gesagt liegt Autokorrelation vor, wenn ein Teil einer Zeitreihe mit sich selbst zu einem anderen Zeitpunkt korreliert (dieser Zeitpunkt kann sowohl in der Vergangenheit, als auch der Zukunft liegen). Man könnte Autokorrelation deshalb auch „verzögerte Korrelation“ nennen.
Was ist eine multiple lineare Regression?
Multiple lineare Regression Voraussetzung #4: Multikollinearität. Multikollinearität tritt dann auf, wenn zwei oder mehr der Prädiktoren miteinander stark korrelieren. Wenn das passiert, haben wir zwei Probleme: Wir wissen nicht, welche der beiden Variablen tatsächlich zur Varianzaufklärung beiträgt.
Was ist die Voraussetzung einer multiplen Regressionsanalyse?
Es ist eine der Voraussetzungen der multiplen Regressionsanalyse (also einer Regression mit mehr als einem Prädiktor), dass zwischen den Prädiktoren keine starke Multikollinearität vorliegt. Diese Voraussetzung sollten Sie prüfen, wenn Sie im Rahmen Ihrer Bachelorarbeit oder Masterarbeit eine multiple Regression durchführen wollen.
Wie wirkt sich die Multikollinearität auf die Güte der Prognose aus?
Multikollinearität wirkt sich nicht auf die die Güte der Anpassung und die Güte der Prognose aus. Die Koeffizienten (lineare Diskriminanzfunktion) können nicht zuverlässig interpretiert werden, die angepassten (klassifizierten) Werte werden jedoch nicht beeinflusst.
Wie sind die Themen Korrelation und Regression verwandt?
Wie Sie sehen sind die Themen Korrelation und Regression eng verwandt. Die Korrelation beschäftigt sich mit der Frage nach dem Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Die Regression nutzt diesen Zusammenhang, um Werte der einen Variable auf Basis der Werte der anderen Variable vorherzusagen.