Regresyon analizinde eş doğrusallık

Regresyon Analizinde Kolinearite, iki veya daha fazla yordayıcı değişkenin yüksek oranda korelasyon gösterdiği bir durumdur. Genellikle çoklu regresyon analizi ile uğraşırken görülür; ancak basit doğrusal regresyon analizinde de ortaya çıkabilir. Bu durum ortaya çıktığında, regresyon analizinin yanlış yorumlanmasına yol açabilir ve bu analizden elde edilen çıkarımların gücünü önemli ölçüde azaltabilir.

Birden fazla yordayıcı değişken, birbirlerinin doğrusal kombinasyonları olarak ifade edilebilecek şekilde birbirleriyle ilişkili olduğunda eşdoğrusallık ortaya çıkar. Regresyon analizi açısından, eşdoğrusallık bir sorundur çünkü katsayı tahminlerinin doğruluğunu azaltır ve modelin kararsız hale gelmesine, hatta yakınsamamasına neden olabilir.

Kolerasyon derecesini tespit etmek ve ölçmek için birkaç farklı kriter kullanılabilir. En yaygın olarak kullanılan iki kriter, iki değişken arasındaki doğrusal korelasyonu ölçen korelasyon katsayısı ve katsayı tahminlerinin varyansının eşdoğrusallık olmadan beklenenden daha büyük olma derecesini ölçen Varyans Enflasyon Faktörüdür (VIF). VIF değerinin 10'dan büyük olması, değişkenler arasında güçlü bir eşdoğrusallık olduğunu göstermektedir.

Bir regresyon analizinde eş doğrusallık meydana geldiğinde, etkilerini azaltmak için ridge regresyonu, temel bileşenler analizi veya en iyi alt küme seçimi gibi diğer tekniklerin kullanılması gibi çeşitli yaklaşımlar vardır.

Genel olarak, doğrusal regresyon yaparken eşdoğrusallığı ve sonuçlarını anlamak önemlidir. Doğru şekilde dikkate alınmazsa, regresyon analizinin yanlış yorumlanmasına yol açabilir ve çıkarımların gücünü önemli ölçüde azaltabilir.