챗GPT 통계 : 다중 공선성(multicollinearity)

다중 공선성(multicollinearity) 다중 공선성(multicollinearity) 개념 다중 공선성(multicollinearity)은 회귀 분석에서 독립 변수 간에 강한 선형 상관 관계가 있을 때 발생하는 문제입니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하는 모델에서 집 크기와 방의 수라는 두 개의 독립 변수를 사용한다고 가정해 봅시다. 만약 집 크기가 커지면 방의 수도 늘어날 가능성이 높다면, 이 두 변수는 서로 강한 선형 상관 관계를 가지게 됩니다. 이러한 상황에서 회귀 분석을 수행하면 문제가 발생할 수 있습니다. 다중공선성으로 인해 모델의 정확도 저하 다중 공선성이 발생하면, 독립 변수들의 효과를 정확하게 추정할 수 없게 됩니다. 이는 회귀 분석에서 중요한 변수를 놓치거나, 그 변수의 영향력을 과소 평가하게 되는 결과를 초래할 수 있습니다. 또한, 다중 공선성은 모델의 안정성을 감소시키고, 모델의 예측 성능을 저하시킬 수 있습니다. 독립 변수들간에 강한 상관관계가 있는 경...

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