Мультиколлинеарность снижает точность статистических моделей, потому что затрудняет разделение влияния объясняющих факторов на поведение зависимой переменной. 2

Некоторые последствия мультиколлинеарности:

• Нестабильные коэффициенты. 1 Из-за высокой корреляции небольшие изменения в данных могут вызвать большие колебания коэффициентов регрессии. 1 Такая нестабильность затрудняет доверие к результатам модели. 1
• Ограниченная интерпретируемость. 1 Коррелированные переменные предоставляют схожую информацию, поэтому сложно определить индивидуальный вклад каждого предиктора. 1
• Снижение надёжности модели. 1 Высокая мультиколлинеарность может привести к завышенным стандартным ошибкам, из-за чего прогнозы модели становятся менее надёжными. 1 Модель может плохо обобщаться на новые невидимые данные и давать неправильные результаты. 1
• Риск переобучения. 1 Модель может оказаться слишком точно подогнанной к обучающим данным, улавливающим шум, вместо понимания лежащих в основе взаимосвязей. 1