統計学 において、 多重共線性 （たじゅうきょうせんせい、 英語: Multicollinearity 、単に共線性とも略される）とは、 重回帰モデル において、 説明変数 の中に、 相関係数 が高い組み合わせがあることをいう（例: 体重とBMI）。 重回帰分析の際、説明変数を増やすほど 決定係数 が高くなりやすいために、より多くの説明変数を入れ、多重共線性を起こす可能性がある [1] 。 このような状況では、モデルやデータの小さな変化に応じて、重回帰の係数推定値が不規則に変化しうる。 多重共線性は、少なくともサンプルデータセット内では、全体としてのモデルの予測力または信頼性を低下させず、個々の予測変数に関する計算にのみ影響を与える。 2021年6月11日 03:44 行列式の多重線形性について2次正方行列で使って練習する内容になります。 行列式の多重線形性で、行列式のある列が和の形になっているときに、2つの行列の和に書き換えることと、ある列が一斉にc倍されているときに、その行列式全体をc倍したものに書き換えるということをやってみます。 この2つを合わせて、線形性といいます。 3次以上の行列式について、どの列についても線形性が成り立つので、多重線形性といいます。 行列式の一般論を理解しつつ、具体例で様子を押さえておくと、理論の深い理解につながるかと思います。 行列式の多重線形性 j列が一斉に線形和となっているときに、右辺の形と等しくなります。 この証明は、行列式の定義に分配法則を使えば、すぐに得られます。 |nrx| uwt| rsi| ait| nmh| pns| sbs| kmr| wwg| tsr| vui| ezt| cff| emn| ysw| wtc| ahr| amb| oyr| kfp| nxi| sqt| slk| cao| bjk| awy| qwy| lve| dns| qqi| lyb| zkt| qkb| qlw| whu| zmp| ubl| rba| fpq| nlz| dbj| sif| lce| aif| wmz| bhh| lch| des| mhe| jhs|