Multicolinéarité: Dangers et remèdes

Cette séance de cours traite des dangers de la multicolinéarité dans les modèles linéaires, où lajout de variables peut conduire à dénormes variances, des signes inversés et des coefficients insignifiants. Les méthodes de diagnostic et les remèdes, tels que la suppression variable et la sélection de base orthogonale, sont explorés à l'aide d'exemples tels que les données sur la graisse corporelle. Des techniques telles que l'élimination en arrière et la rotation du vecteur propre sont présentées pour résoudre les problèmes de multicolinéarité.