J
2014
Measurement of Multicolinearity Using Determinants of Correlation Matrix
MIHOLA, Jiří a Diana BÍLKOVÁ
Základní údaje
Originální název
Measurement of Multicolinearity Using Determinants of Correlation Matrix
Název česky
Měření multicoliniarity pomocí determinantů korelační matice
Autoři
MIHOLA, Jiří a Diana BÍLKOVÁ
Vydání
International Journal of Mathematical Sciences, London, Recent Science Publications, 2014, 2051-5995
Další údaje
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10103 Statistics and probability
Stát vydavatele
Velká Británie a Severní Irsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Organizační jednotka
Vysoká škola finanční a správní
Klíčová slova česky
Multicoliniarita, blízkost systému, Determinant, Korelační matice, Ortogonální lineární regrese, Hyperplane
Klíčová slova anglicky
Multicollinearity;System closeness;Determinant;Correlation matrix;Orthogonal linear regression;Hyperplane
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
V originále
Theinfallibility of assessments of regression coefficients of multiple linear regression is greatly affected by multicollinearity. Basically, all familiar methods related to its measurement are based on a certain way of measuringabsolutecloseness of thecomplex of independent variables. This study presents the measurement of multicollinearity as a quotient of total closeness of the complex of dependent variables and the whole system. The total closeness is measured by quantity 1 ?|R|. Such an indicatorhas convenient qualities and can be applied together with the most important correlation features.
Česky
Infilibilita posouzení regresních koeficientů vícenásobné lineární regrese je výrazně ovlivněna multiclinearitou. V podstatě jsou všechny známé metody související s jeho měřením založeny na určitém způsobu měření absolutní obsazenosti komplexu nezávislých proměnných. Tato studie představuje měření multicoliniarity jako kvocientu úplné blízkosti komplexu závislých proměnných a celého systému. Celková blízkost je měřena množstvím 1? | R |. Takový ukazatel má vhodné vlastnosti a lze jej použít společně s nejdůležitějšími korelačními rysy.
Zobrazeno: 25. 12. 2024 07:50