Multikolinearita

Abstract

V naší práci jsme se kompletně zabývali problémem multikolinearity - od metod pro diagnostiku multikolinearity až po metody určené pro překonání problémů multikoneliaritou způsobených. Teoreticky jsme porovnali klasickou metodu nejmenších čtverců s alternativními metodami - regresí na hlavních komponentách, regresí pomocí parciálních nejmenších čtverců a hřebenovou regresí. V závěrečné sekci jsme ukázali použití všech metod na praktickém příkladu zpracovaném v programu R.

In our work, we explored multicollinearity problem from a complex point of view - from diagnostic methods to the solving of the problems which are caused by the multicollinearity. We compared the Least Squares method with some alternative methods - Principal Component Regression, Partial Least Squares Regression and Ridge Regression on the theoretical basis. In the last section, we demonstrated all methods on practical example computed in the program R.