Multikollinearität

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Multikollinearität

Beitragvon Luke1986 » Fr 20. Apr 2018, 10:15

Hallo,

wir haben gelernt, dass Multikollinearität dann vorhanden ist, wenn zwei Prädiktoren essentiell miteinander korrelieren. Das kann mit dem VIF ermittlelt werden. Bei vorliegender MK kommt es - so habe ich es verstanden - zu einer UNTERschätzung der Betakoeffizienten, oder? Dadurch das wir mit Partialregressionskoeffizienten zu tun haben, die den Varianzanteil abhängig von den anderen Betakoeffizienten schätzen, und die Schätzung simultan erfolgt, sollten die ß-Koeffizienten bei denen MK vorliegt beide ja eigentlich klein sein, oder? Habe ich das richtig verstanden :roll: ?
Weiter wurde etwas vom erhähten Standardfehler geschrieben - wie genau kommt der zustande?

Danke für Eure Hilfe!
LG
luke
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Re: Multikollinearität

Beitragvon strukturmarionette » Mo 23. Apr 2018, 15:00

Hi,

wir haben gelernt, dass Multikollinearität dann vorhanden ist, wenn zwei Prädiktoren essentiell miteinander korrelieren.

- Nee.

Weiter wurde etwas vom erhähten Standardfehler geschrieben - wie genau kommt der zustande?

- Welche Schriften? Auf welche statistische Modelle bezogen?

Gruß
S.
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Re: Multikollinearität

Beitragvon Luke1986 » Mo 23. Apr 2018, 21:41

Hallo,

das nee verstehe ich nicht ganz - es ist doch so, dass bei hoher Korrelation eines Prädiktors mit den anderen Prädiktoren (VIF gibt Auskuft) Multikollinearität vorliegt. Ich beziehe mich auf eine "normale" multiple Regression.

Liebe Grüße,
Lukas
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Re: Multikollinearität

Beitragvon PonderStibbons » Di 24. Apr 2018, 12:42

Bei vorliegender MK kommt es - so habe ich es verstanden - zu einer UNTERschätzung der Betakoeffizienten, oder?

Nein, das wäre eine Verzerrung (bias), die stellt sich jedoch nicht ein. Vielmehr sind die Standardfehler der Koeffizienten sehr groß, das heißt, die Schätzungen der Koeffizienten sind sehr unpräzise, was in beide Richtungen gleichermaßen geht (Über- wie Unterschätzung).

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

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