Esto puede surgir si los coeficientes individuales resultan estar numéricamente por encima del valor verdadero, de tal forma que el efecto siga visible, a pesar de estar inflados los errores estándar y/o debido a que el valor verdadero mismo es tan grande que aun cuando se obtenga una estimación bastante subestimada, ésta continúa siendo significativa.
Busca en el Blog
lunes, 27 de octubre de 2014
Es la multicolinealidad necesariamente mala? Posiblemente no, si el objetivo es solamente la predicción (II)
Sin embargo, existen situaciones en las cuales la multicolinealidad puede no representar un problema grave. Es el caso en el cual se tiene un R² elevado y los coeficientes de regresión son significativos individualmente como lo demuestran los altos valores t. Aun así, los diagnósticos de multicolinealidad, por ejemplo, el índide de condición, indican que los datos presentan colineslidad grave. Cuándo puede presentarse tal situación? Como menciona Johnston:
Suscribirse a:
Comentarios de la entrada (Atom)
No hay comentarios.:
Publicar un comentario