Multicolinealidad

Bloque 4 — Comprender los datos antes de modelar

Objetivo

definir con rigor la colinealidad y la multicolinealidad, distinguir el caso perfecto del caso aproximado, detectarlas mediante la matriz de correlación, el factor de inflación de la varianza y el número de condición, elegir un tratamiento conociendo sus costes, y arbitrar según que el modelo sirva para explicar o para predecir.

Duración estimada

35 minutos

Requisitos previos

capítulos 006, 014 y 016

Quiz asociados

017.1-quiz-definition-colinearite.md a 017.5-quiz-interpretation-vs-prediction.md

1. Dos variables que portan la misma información

Un conjunto de datos de scoring de crédito contiene las columnas age_annees y age_mois. La segunda vale doce veces la primera, salvo el redondeo del mes de nacimiento. La segunda columna no aporta ninguna información nueva: es una reexpresión de la primera.