Какие методы могут применяться для устранения мультиколлинеарности?
Если у вас много похожих данных, можно убрать некоторые лишние или соединить их в одно общее значение. Это поможет лучше понять данные.
Какие проблемы могут возникнуть при мультиколлинеарности в моделях регрессии?
Если у вас есть несколько факторов, которые связаны между собой, может быть сложно понять их влияние на результат. Это может привести к ошибочным выводам.
Что означает мультиколлинеарность в множественной линейной регрессии?
Мультиколлинеарность в множественной линейной регрессии означает, что независимые переменные сильно связаны между собой.