| |
Підхід до вирішення проблеми мультиколінеарності за допомогою квазіортогоналізації емпіричних даних [Текст] = The Quasi-Orthogonalization Approach to Solving the Multicollinearity Problem of Empirical Data / O. V. Babak, O. E. Tatarinov, A. K. Sieriebriakov, I. M. Yakovenko
// Control Systems and Computers = Системи керування та комп'ютери. – 2022. – № 4. – С. 47-53. – DOI: https://doi.org/10.15407/csc.2022.04.047.
Запропоновано підхід до вирішення проблеми мультиколінеарності регресорів за допомогою процедури квазіортогоналізації даних, що базується на перетворенні факторів при їх кодуванні за правилами ПФЕ. Показано, що запропоноване кодування факторів призводить до зменшення мультиколінеарності даних. Зазначений ефект обґрунтовано відомими теоретичними положеннями кореляційного аналізу.
This article proposes an approach to solving the problem of regressors multicollinearity using the procedure of quasi-orthogonalization of data. The specified approach is based on the transformation of factors during their coding according to the rules of a full factorial experiment. It is shown that the proposed coding of factors leads to a reduction of multicollinearity of the data. This approach can be used both for building models based on short samples and for batch processing of Big Data. |
