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제목 다중 공선성(Multicollinearity)의 정의
등록일 2018-08-22
 



 
회귀 분석의 다중 공선성은 모형의 일부 예측 변수가 다른 예측 변수와 상관되어 있을 때
발생하는 조건이다. 중대한 다중 공선성은 회귀 계수의 분산을 증가시켜 불안정하고
해석하기 어렵게 만들기 때문에 문제가 된다.
  




다음은 불안정적인 계수의 일부 결과이다.
   • 예측 변수와 반응 간에 유의한 관계가 존재하는 경우에도 계수가 유의하지
     않은 것으로 보일 수 있다.
   • 높은 상관 관계가 있는 예측 변수에 대한 계수는 표본에 따라 크게 달라질 수 있다.
   • 높은 상관 관계가 있는 모형 항을 제거하면 높은 상관 관계가 있는 다른 항의
     추정 계수에 크게 영향을 미친다. 높은 상관 관계가 있는 항의 계수 부호가
     잘못되었을 수도 있다.
 
 




다중 공선성을 측정하기 위해 예측 변수의 상관 구조를 검사할 수 있다.
분산 팽창 인수(VIF)를 조사할 수도 있다. VIF는 예측 변수가 상관 관계에 있는 경우
추정된 회귀 계수의 분산이 증가하는 정도를 측정한다. 모든 VIF가 1이면 다중 공선성이
없지만 일부 VIF가 1보다 크면 예측 변수 간에 완만한 상관 관계가 있을 수 있다.
VIF가 5와 10 사이이면 회귀 계수가 잘못 추정된 것이다.