回帰分析における共線性とは、重回帰モデル内の 2 つ以上の予測変数が高度に相関している現象であり、ある変数を他の予測変数からかなりの精度で線形に予測できることを意味します。これは、データ収集やエンコードのエラー、冗長な特徴、偽りの関係、観測値の自然なクラスタリングなど、さまざまな要因によって発生する可能性があります。
回帰モデル内の 2 つの変数の相関性が高い場合、それらは共線性があると言われます。これにより、モデルの予測パフォーマンスが大幅に低下し、推定される標準誤差が通常よりも大きくなる可能性があります。その結果、共線性の高い予測変数は回帰モデルに誤解を与え、誤った結論につながる可能性があります。
回帰モデルの共線性の影響を検出して軽減するために、多くの手法が使用されています。これらには、ペアごとの相関係数の計算と、各変数の分散膨張係数 (VIF) の検査が含まれます。これらの測定値のいずれかが推奨制限を超えている場合は、共線性の証拠があるため、それに応じてモデルを変更する必要があります。
要約すると、回帰分析における共線性は注意が必要な重要なトピックです。モデルに共線性が存在すると、予測パフォーマンスが低下し、誤解を招く結果が生じる可能性があるため、信頼できる結論を得るために検出して調整する必要があります。
