Multicollinearitat
La multicollinearitat és l’ocurrència d’interrelacions altes entre variables independents en un model de regressió múltiple. La multicolinealitat pot donar lloc a resultats esbiaixats o enganyats quan un investigador o analista intenta determinar el bé que es pot fer servir cada variable independent de manera més eficaç per predir o comprendre la variable dependent en un model estadístic. En general, la multicolinealitat pot conduir a intervals de confiança més amplis i a valors de probabilitat (valors P) menys fiables per a les variables independents.
DESCRIPCIÓ Multicollinearitat
Els analistes estadístics utilitzen models de regressió múltiples per predir el valor d'una variable depenent especificada basada en els valors de dues o més variables independents. De vegades es fa referència a la variable dependent com a resultat de resultat, objectiu o variable de criteri. La multicollinearitat en un model de regressió múltiple indica que en algunes maneres es relacionen variables independents collineals, encara que la relació pot o no ser casual.
Una de les maneres més comunes d’eliminar el problema de la multicolinealitat en un estudi és identificar primer les variables independents collineals i després eliminar totes. També és possible eliminar la multicolinealitat combinant dues o més variables collineals en una única variable. A continuació, es pot realitzar una anàlisi estadística per estudiar la relació entre la variable depenent especificada i només una única variable independent.
Multicollinearitat en inversió
Per a la inversió, la multicollinearitat és una consideració habitual quan es realitza una anàlisi tècnica per predir possibles moviments futurs de preus d’una fita, com ara un estoc o un futur de mercaderies. Els analistes de mercat volen evitar l'ús d'indicadors tècnics col·laborals, ja que es basen en inputs molt similars o relacionats; acostumen a revelar prediccions similars sobre la variable depenent del moviment de preus. En canvi, volen realitzar una anàlisi de mercat basada en variables independents marcadament diferents que es refereixen a diversos indicadors tècnics per garantir que analitzin el mercat des de diferents punts de vista analítics independents.
John Bollinger, creador de l'indicador Bollinger Bands, destaca que "una regla cardinal per a l'èxit de l'anàlisi tècnica requereix evitar la multicollinearitat enmig d'indicadors".
Per evitar el problema de la multicolinealitat, els analistes eviten utilitzar dos o més indicadors tècnics del mateix tipus. En canvi, analitzen una seguretat mitjançant un tipus d’indicador, com ara un indicador d’impuls, i després fan anàlisis separats mitjançant un tipus d’indicador diferent, com un indicador de tendència. Un exemple d’un problema multicollinealitat potencial és realitzar anàlisis tècnics només utilitzant diversos indicadors similars, com ara l’estocàstica, l’índex de força relativa (RSI) i el Williams% R, que són tots indicadors d’impuls que es basen en entrades similars i que probablement produeixen similars. resultats.
Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.