多重共線性 multicollinearity

　通称、マルチコ。
　重回帰分析をモデルを精緻にするために、説明変数増やしたら、精度はあがるかもしらんけど、説明変数間で相関係数が高すぎると「それってどうなの？」という意味で出てくるあたい。変数間の交絡とかの話ですわ。因子分析とかの場合でも、観測変数間の相関が0.9を超えていたりすると、多重共線性が疑われる。

• 多重共線性とは？ 〜 概要と対応方法 〜　XICA
  • http://xica.net/vno4ul5p/
• 回帰での多重共線性 mintabサポート
  • https://support.minitab.com/ja-jp/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/model-assumptions/multicollinearity-in-regression/

• 多重共線性（青木先生）
  • http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Regression/mreg/mreg6.html
• 多重共線性のチェック（トレランスと VIF）（青木先生）
  • http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/tolerance.html

• 多重共線性の指標VIF
  • http://yasutokishibata.seesaa.net/article/168050837.html
  • トレランス（許容度）と VIF。VIFが10を超えると駄目らしい

• 交互作用項を入れたとき多重共線性っぽくなるのを中心化によって回避する
  • http://www.geocities.jp/daishiatsu/note/Intterm_Ishida_2008.pdf

• 多重共線性が高くなるのを回避する手法
  • リッジ回帰分析
  • PLS 回帰分析
  • 主成分回帰分析