Multicollinearity একটি সমস্যা কারণ এটি একটি স্বাধীন ভেরিয়েবলের পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যকে দুর্বল করে। অন্যান্য জিনিসগুলি সমান হওয়াতে, রিগ্রেশন সহগ-এর স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি যত বড় হবে, এই সহগটি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ হওয়ার সম্ভাবনা তত কম৷
আপনি কিভাবে বুঝবেন যে মাল্টিকোলাইন্যারিটি একটি সমস্যা?
মাল্টিকোলাইন্যারিটি পরিমাপ করার একটি উপায় হল ভ্যারিয়েন্স ইনফ্লেশন ফ্যাক্টর (VIF), যা আপনার ভবিষ্যদ্বাণীর সাথে সম্পর্কযুক্ত হলে একটি আনুমানিক রিগ্রেশন কোফিসিয়েন্টের বৈচিত্র কতটা বাড়ে তা মূল্যায়ন করে। … 5 এবং 10 এর মধ্যে একটি VIF উচ্চ সম্পর্ক নির্দেশ করে যা সমস্যাযুক্ত হতে পারে৷
সংখ্যা কি ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য একটি সমস্যা?
Multicollinearity এখনও ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা এর জন্য একটি সমস্যা। আপনার মডেল ওভারফিট হবে এবং নমুনার বাইরের ডেটাতে সাধারণীকরণের সম্ভাবনা কম। ভাগ্যক্রমে, আপনার R2 প্রভাবিত হবে না এবং আপনার সহগ এখনও নিরপেক্ষ থাকবে।
রিগ্রেশনে সমকোনতা একটি সমস্যা কেন?
Multicollinearity আনুমানিক সহগগুলির যথার্থতা হ্রাস করে, যা আপনার রিগ্রেশন মডেলের পরিসংখ্যানগত শক্তিকে দুর্বল করে। পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ স্বাধীন ভেরিয়েবল সনাক্ত করার জন্য আপনি p-মানগুলিকে বিশ্বাস করতে পারবেন না৷
আপনি কখন সমসাময়িকতা উপেক্ষা করবেন?
এটি তাদের সহগগুলির মানক ত্রুটি বাড়ায় এবং এটি সেই সহগগুলিকে বিভিন্ন উপায়ে অস্থির করে তুলতে পারে। কিন্তু এতদিন কলিনিয়ারভেরিয়েবলগুলি শুধুমাত্র কন্ট্রোল ভেরিয়েবল হিসাবে ব্যবহার করা হয়, এবং তারা আপনার আগ্রহের ভেরিয়েবলের সাথে মিলিত নয়, কোন সমস্যা নেই।
