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Diagnostic et traitement de la multicolinéarité en régression linéaire| old_uid | 6980 |
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| title | Diagnostic et traitement de la multicolinéarité en régression linéaire |
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| start_date | 2009/05/19 |
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| schedule | 10h-12h |
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| online | no |
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| summary | La multicolinéarité conduit à des estimations instables des coefficients d'un modèle de régression linéaire multiple. La solution brutale qui consiste à éliminer des prédicteurs peut ne pas être acceptable pour le chercheur qui a un modèle issu d'une théorie. Le problème est devenu crucial dans de nombreuses applications où on dispose de plus de variables que d'unités observées. On présentera un panorama des solutions les plus efficaces permettant de conserver toutes les variables : régression sur composantes principales, régression ridge et régression PLS. On donnera également des indications sur le LASSO qui aboutit à une sélection de variables via une pénalité L1 . |
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| responsibles | Selz |
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