Multikollinearität

Multikollinearität liegt vor, wenn zwei oder mehr erklärende Variablen eine sehr starke Korrelation miteinander haben. Mit zunehmender Multikollinearität wird in der Regressionsanalyse die Schätzung der Regressionskoeffizienten instabil. Aussagen zur Schätzung der Regressionskoeffizienten sind zunehmend ungenau und die Modellinterpretation ist nicht mehr eindeutig. Dies ist das Problem nicht identifizierbarer Parameter.

Ein Symptom starker Multikollinearität ist ein hohes Bestimmtheitsmaß einhergehend mit niedrigen t-Werten für die einzelnen Regressionsparameter.

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