Saludos estimados compañeros y docente
En base a la clase 11 y 12
¿Qué consecuencias podría tener aplicar un modelo de regresión múltiple sin verificar previamente la multicolinealidad entre las variables predictoras?
En respuesta a LENIN MARCELO MORENO GUERRERO
Re: Semana 6 clase 11 y 12
Buenas noches compañero Lenin
Respondiendo a tu pregunta
Aplicar un modelo sin verificar la multicolinealidad puede llevar a una interpretación errónea de los coeficientes. La multicolinealidad implica que dos o más variables predictoras están correlacionadas entre sí, lo que distorsiona la estimación individual de su efecto sobre la variable dependiente. Como resultado, los coeficientes pueden volverse inestables, cambiar de signo o presentar errores estándar elevados, dificultando su significancia estadística. Esto impide saber cuál predictor tiene realmente un efecto sobre Y.
Espero que tu duda haya quedado solventada con mi respuesta
Respondiendo a tu pregunta
Aplicar un modelo sin verificar la multicolinealidad puede llevar a una interpretación errónea de los coeficientes. La multicolinealidad implica que dos o más variables predictoras están correlacionadas entre sí, lo que distorsiona la estimación individual de su efecto sobre la variable dependiente. Como resultado, los coeficientes pueden volverse inestables, cambiar de signo o presentar errores estándar elevados, dificultando su significancia estadística. Esto impide saber cuál predictor tiene realmente un efecto sobre Y.
Espero que tu duda haya quedado solventada con mi respuesta