MBA経営辞書「多重共線性」 

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多重共線性(Multicollinearity)

重回帰分析において、相関の強い説明変数を2つ以上採用すると、偏回帰係数の計算結果が不安定になり、本来単独では正の相関となるはずの変数の偏回帰係数が負になり符号の逆転が起こるなど、結果の解釈が難しくなることが知られている。この現象を多重共線性と言う。英語を略して「マルチコ」などと呼ばれることもある。

多重共線性の問題を解決するためには、相関の高い説明変数のうちどちらかを除くのが一般的である。たとえば、ある飲食チェーンの店舗の売上げを分析する際、「駅からの距離」と「坪あたり賃料」にもともと高い相関があるなら、片方(通常は原因となる方の要素。この例では「駅からの距離」)のみを残し、もう1つの変数は排するという操作を行う。

ただし、重回帰分析の主目的が予測で、係数の解釈が重要でない場合、多重共線性自体は気にしなくてもよいとされる。

▼「MBA経営辞書」とは
グロービスの講師ならびにMBA卒業生など、幅広い分野から知を結集して執筆された、約800語の経営用語を擁する辞書サイト。意味の解説にとどまらず概念図や具体例も提示し、マーケティング、ファイナンスなどの分野別に索引できる。今後、検索機能ほかサイト機能の追加を行う一方、掲載用語を1000語程度まで拡充した上でサイト上でのご意見の収集ならびに監修の実施を通じた更なる精緻化を図り、グロービス編著のベストセラー書籍『MBAシリーズ』と併読いただける書籍として出版を予定している。

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