Почему использование избыточного количества фиктивных переменных может привести к мультиколлинеарности?

Использование избыточного количества фиктивных переменных может привести к мультиколлинеарности, потому что возникает корреляция между независимыми переменными, что затрудняет оценку и анализ общего результата. yandex.ru bigdataschool.ru

Некоторые последствия мультиколлинеарности:

• Осложняется интерпретация параметров множественной регрессии как величин действия факторов, параметры регрессии теряют смысл. yandex.ru bigdataschool.ru
• Оценки параметров становятся ненадёжными — получаются большие стандартные ошибки, которые меняются с изменением объёма наблюдений, что делает модель регрессии непригодной для прогнозирования. yandex.ru bigdataschool.ru
• Уменьшаются t-статистики коэффициентов, что может привести к неоправданному выводу о существенности влияния соответствующей объясняющей переменной на зависимую. studizba.com
• Затрудняется определение вклада каждой из объясняющих переменных в объясняемую уравнением регрессии дисперсию зависимой переменной. studizba.com
• Возможно получение неверного знака у коэффициента регрессии. studizba.com

Чтобы избежать мультиколлинеарности, рекомендуется соблюдать правило: число фиктивных переменных должно быть на единицу меньше, чем число категорий. openu.kz