다중공선성(多重共線性)문제(Multicollinearity)는 통계학의 회귀분석에서 독립변수들 간에 강한 상관관계가 나타나는 문제이다. 독립변수들간에 정확한 선형관계가 존재하는 완전공선성의 경우와 독립변수들간에 높은 선형관계가 존재하는 다중공선성으로 구분하기도 한다. 이는 회귀분석의 전제 가정을 위배하는 것이...
정규화가 적용되지 않은 상황에서는 더 많은 데이터를 필요로 한다. 베이지안 선형 회귀가 이러한 문제를 다루는 일반적인 기법이다. 예측 변수에서의 다중공선성의 부재. 표준 최소제곱법 추정 기법에서, 설계 행렬 X는 반드시 전열계수 p를 갖는다. 그렇지 않으면, 예측 변수 사이에 다중공선성이 생긴다. 이는 두 개...
사용되었다. 안드레이 티호노프의 이름을 딴 '티호노프 정규화'라고도 알려진 이 방법은 잘못 제기된 문제를 정규화하는 방법이다. 선형 회귀 분석에서 다중공선성 문제를 완화하는 데 특히 유용한다. 이 문제는 매개변수 수가 많은 모델에서 흔히 발생한다. 일반적으로 이 방법은 허용 가능한 편향의 대가로 매개변수...
변수의 변동성(variability)을 제공한다. 결과적으로 효율적인 추정량(efficient estimator)을 얻을 수 있는 장점이 있다. 이에 따라 선형회귀모형에서는 다중공선성(multi-collinearity) 문제를 완화시킬 수 있다. 하지만 패널데이터를 활용한 분석은 몇 가지 단점도 가지고 있다. 첫째, 데이터 수집 상의 어려움이다...
