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A New Measure of Multicollinearity in Linear Regression Models

2006; Wiley; Volume: 73; Issue: 3 Linguagem: Francês

10.1111/j.1751-5823.2005.tb00156.x

1751-5823

Péter Kovács, Tibor Petres, László Tóth,

Spectroscopy and Chemometric Analyses

Databases with a lot of data very often mean little information. It is because of the collinearity of variables which consist of the data of the database. This collinearity is in fact a kind of redundancy of the database. In the study a new indicator is given. With this indicator, which contains the eigenvalues of the variables' correlation matrix, it is possible to quantify the percentage of collinearity: from 0% (all the eigenvalues are equal to 1) to 100% (all the eigenvalues, except the first, are equal to 0). Bien souvent, les fichiers de données qui contiennent un grand nombre de données, signifient peu d'information, à cause de la relation entre les variables qui contiennent les données du fichier. En tout cas, cette relation peut être concevoir aussi comme une sorte de redondance. Dans l'étude on peut trouver une nouvelle cote. Par ce marqueur, qui contient les valeurs propres de la matrice corélative des variables, il est possible de mesurer en pourcentage la mesure de la collinéarité. Dans le cas où chacune valeur propre est égale à un, la valeur du marqueur est nul pourcent; et si, sauf la première, toutes les autres valeurs propres sont égaux à nul, la valeur du marqueur est 100 pourcent.