A multicolinearidade

Bloco 4 — Compreender os dados antes de modelar

Objetivo

definir rigorosamente a colinearidade e a multicolinearidade, distinguir o caso perfeito do caso aproximado, detectá-las pela matriz de correlação, pelo fator de inflação da variância e pelo número de condicionamento, escolher um tratamento com conhecimento de seus custos, e arbitrar conforme o modelo sirva para explicar ou para prever.

Duração estimada

35 minutos

Pré-requisitos

capítulos 006, 014 e 016

Quizzes associados

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

1. Duas variáveis que carregam a mesma informação

Um conjunto de dados de scoring de crédito contém as colunas age_annees e age_mois. A segunda vale doze vezes a primeira, a menos do arredondamento do mês de nascimento. Nenhuma informação nova é trazida pela segunda coluna: ela é uma reexpressão da primeira.