회귀 분석의 공선성은 다중 회귀 모델에서 두 개 이상의 예측 변수가 높은 상관 관계를 갖는 현상입니다. 즉, 하나는 상당한 정확도로 다른 예측 변수로부터 선형적으로 예측될 수 있음을 의미합니다. 이는 데이터 수집 또는 인코딩 오류, 중복 기능, 허위 관계 또는 관찰의 자연스러운 클러스터링을 포함한 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.
회귀 모델의 두 변수가 높은 상관 관계를 갖는 경우 두 변수는 동일선상에 있다고 합니다. 이로 인해 모델의 예측 성능이 심각하게 저하되고 추정된 표준 오류가 그렇지 않은 경우보다 더 커질 수 있습니다. 결과적으로 공선성이 높은 예측 변수는 회귀 모델을 오도하고 잘못된 결론을 초래할 수 있습니다.
회귀 모델에서 공선성의 영향을 감지하고 줄이기 위해 많은 기술이 사용됩니다. 여기에는 쌍별 상관 계수를 계산하고 각 변수에 대한 분산 팽창 인자(VIF)를 조사하는 것이 포함됩니다. 이러한 측정값 중 하나라도 권장 제한을 초과하는 경우 공선성의 증거가 있으며 이에 따라 모델을 수정해야 합니다.
요약하면, 회귀분석의 공선성은 주의가 필요한 중요한 주제입니다. 모델에 공선성이 있으면 예측 성능이 저하되고 잘못된 결과가 나올 수 있으므로 신뢰할 수 있는 결론을 얻으려면 이를 감지하고 조정해야 합니다.
