multicollineariteit

Het forum voor overige vragen betreffende wiskunde uit het hoger onderwijs.
Plaats reactie
BusinessMath
Vast lid
Vast lid
Berichten: 57
Lid geworden op: 23 feb 2014, 15:14

multicollineariteit

Bericht door BusinessMath » 21 apr 2016, 13:56

Hallo allemaal,

Als je een wiskundig model opzet (= een vergelijking), met behulp van meervoudige lineaire regressie.
Ga je dan voor dat je het model opzet onderzoeken of er multicollineariteit is of doe je dit pas na het opstellen van een model?


Alvast bedankt :mrgreen:
Durf te vragen!

Gebruikersavatar
wnvl
Vergevorderde
Vergevorderde
Berichten: 1490
Lid geworden op: 05 okt 2011, 16:30

Re: multicollineariteit

Bericht door wnvl » 21 apr 2016, 18:03

Maakt niet uit. Als er in je definitieve model geen multicollineariteit zit is het OK.

In SPSS kan je bij een regressie aangeven dat ook de multicollineariteit onderzocht moet worden.
In R is dat ook niet veel werk, maar doe je het achteraf met het vif commando.

BusinessMath
Vast lid
Vast lid
Berichten: 57
Lid geworden op: 23 feb 2014, 15:14

Re: multicollineariteit

Bericht door BusinessMath » 22 apr 2016, 10:09

Hoe werkt dan het VIF (Variance inflation factor)

Of meer de vraag: wat houdt dit in? Wat gebeurt er als je dit uitvoert?
Durf te vragen!

Gebruikersavatar
wnvl
Vergevorderde
Vergevorderde
Berichten: 1490
Lid geworden op: 05 okt 2011, 16:30

Re: multicollineariteit

Bericht door wnvl » 23 apr 2016, 00:42

Heel eenvoudig. De vuistregel is meestal dat als de VIF waarde boven de 10 is je deze variabele uit de regressie verwijdert of aanpast.

De VIF waarde voor een bepaalde variabele is groot als er een sterke correlatie is tussen deze variabele en een aantal andere variabelen.

BusinessMath
Vast lid
Vast lid
Berichten: 57
Lid geworden op: 23 feb 2014, 15:14

Re: multicollineariteit

Bericht door BusinessMath » 10 mei 2016, 10:24

Ik heb ik R een Meervoudige Lineaire regressie model gemaakt.
Nu wil ik dus kijken of er multicolineariteit is.
Maar het VIF commando werkt niet. Deze foutmelding krijg ik:
Afbeelding

Heb ook internet al afgezocht hoe dit kan, maar waarschijnlijk heb ik niet het juiste pakket.
Er kunnen wel nieuwe gedownload worden maar ik weet niet welke. Deze pakketten kan ik downloaden:
Afbeelding

Dit is wat ik ingevoerd heb. De regressiemodel werkt wel gewoon.
Afbeelding

Weet iemand hoe ik wel in R met het VIF commando kan werken?

Alvast bedankt! :mrgreen:
Durf te vragen!

Gebruikersavatar
wnvl
Vergevorderde
Vergevorderde
Berichten: 1490
Lid geworden op: 05 okt 2011, 16:30

Re: multicollineariteit

Bericht door wnvl » 10 mei 2016, 14:38

De "car" package moet je hiervoor installeren. Het is trouwens vif in kleine letters.

BusinessMath
Vast lid
Vast lid
Berichten: 57
Lid geworden op: 23 feb 2014, 15:14

Re: multicollineariteit

Bericht door BusinessMath » 11 mei 2016, 10:01

Bedankt, dat is gelukt

Maar nog een vraag..

Ik heb 27 onafhankelijke variabelen die ik dus wil testen op multicollineariteit.
Als ik deze 27 + de afhankelijke variabele in een regressielijn heb en vervolgens de vif erover heen plaats dan krijg ik een fout melding:
vif(lm(data[1:209,1:28]))
Error in vif.default(lm(data[1:209, 1:28])) :
there are aliased coefficients in the model


Als ik de variabelen 1:20 doe gaat het goed en als ik de variabelen 16:28 doe gaat het goed. Dan krijg ik er waarden uit. Maar waarom kan ik ze niet allemaal tegelijk doen? Dit is toch wel de bedoeling dat ik dit doe?

Of betekend het dat er geen multicollineariteit is?

Alvast bedankt! :mrgreen:
Durf te vragen!

Gebruikersavatar
wnvl
Vergevorderde
Vergevorderde
Berichten: 1490
Lid geworden op: 05 okt 2011, 16:30

Re: multicollineariteit

Bericht door wnvl » 15 mei 2016, 14:23

BusinessMath schreef: Error in vif.default(lm(data[1:209, 1:28])) :
there are aliased coefficients in the model[/i]
Dit impliceert dat er perfecte multicollineariteit is, dus helemaal niet goed :(

BusinessMath
Vast lid
Vast lid
Berichten: 57
Lid geworden op: 23 feb 2014, 15:14

Re: multicollineariteit

Bericht door BusinessMath » 17 mei 2016, 08:02

Maar ik werk met 24 dummy-variabelen en de andere ratio-variabelen, misschien dat het aan de hoeveelheid dummy-variabelen ligt?

Weet iemand ook wat ik nu moet doen? Moet ik in mijn regressie-model de multicollineariteit nog onderzoek, of zonder doen?
Durf te vragen!

Gebruikersavatar
wnvl
Vergevorderde
Vergevorderde
Berichten: 1490
Lid geworden op: 05 okt 2011, 16:30

Re: multicollineariteit

Bericht door wnvl » 17 mei 2016, 09:51

BusinessMath schreef: Weet iemand ook wat ik nu moet doen?
Blijkbaar zijn er niet zoveel statistici op het forum :?

Die multicollineariteit (zeker omdat ze perfect is) moet eruit anders zijn de betrokken correlatiecoëfficiënten waardeloos.
Gebruik hiervoor het 'alias' commando....

Plaats reactie