[R-es] colinearidad

[Olivier Nuñez]

Bueno, depende de tu objetivo. No existe una solución ideal universal  
(salvo, tal vez, aumentar el tamaño de la muestra).
Si tu objetivo es simplemente predecir, puedes utilizar una regresión  
de ridge (ver ?lm.ridge en R) que reduce los efectos de la  
multicolinealidad.
Pero me parece que en el caso concreto que describes las variables   
frq, basefq y cumfrq, están todas relacionadas con una misma  
variables subyacente (¿una frecuencia?).
Tal vez, podrías prescindir de dos de ellas sin que eso afecte a tu  
modelo explicativo.
Un saludo. Olivier

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Olivier G. Nuñez
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El 05/01/2011, a las 20:13, Miguel Lázaro escribió:

> Hola
> quería preguntaros acerca de un problema que se me ha planteado.  
> Normalmente he realizado estudios con diseños factoriales, pero en  
> este caso, por distintos motivos, quería hacer un estudio de  
> regresión, En la tabla que pego se observa (a ojo incluso) cómo  
> varias variables correlacionan fuertemente (principalmente el  
> problema está en las variables frq, basefq y cumfrq), introduciendo  
> en los análisis colinearidad. Estudios de otros colegas en este  
> sentido suelen hablar de un procedimiento que en inglés llaman  
> "partial out" para eliminar la colinearidad y que consiste en  
> obtener de las variables que correlacionan fuertemente otros  
> valores que, mientras que correlacioonan muy fuertemente con los  
> valores originales, sin embargo pasan a correlacionar muy poco con  
> los otros con los que antes correlacionaban. De esta manera  
> disminuye la colinearidad aunque los nuevos valores son fieles a  
> los originales. He leído bastantes documentos sobre R, alguno
>  de los cuales trata sobre la colinearidad, pero no observo pistas  
> que me ayuden en este problema tan práctico. Quizá alguno de  
> vosotros pueda ayudarme. Pego la tabla por si os guiara en algo.
> Gracias y un saludo