Multicolinearity statistics

"Multicolinearity statistics" es parte de :

  • Pro Software estadístico básico

  • Configuración del sistema

    • Windows:
      • Versiones: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
      • Excel: 97 o superior
      • Procesador: 32 o 64 bits
      • Disco duro: 150 Mb
    • Mac OS X:
      • OS: OS X
      • Excel: X, 2004 y 2011
      • Disco duro: 150 Mb

Ventajas

  • Sencillo y dirigido a los usuarios
    Sencillo y dirigido a los usuarios XLSTAT es un software que se integra de forma transparente con Microsoft Excel, que es la hoja de cálculo más difundida del mundo. Esta integración hace que sea una de las herramientas más sencillas para trabajar ya que utiliza la misma filosofía que Microsoft Excel. El programa está disponible en una ficha de XLSTAT. Los análisis se agrupan en menús funcionales. Los cuadros de diálogo están dirigidos a los usuarios, por lo que la preparación de los análisis es tarea sencilla.
  • Resultados y datos compartidos sin dificultad
    Resultados y datos compartidos sin dificultad Una de las mayores ventajas de XLSTAT es la forma transparente con la que se pueden compartir los datos y los resultados. Los resultados se almacenan en Microsoft Excel de modo que cualquier usuario puede acceder a ellos. No es necesario que el destinatario tenga una licencia de XLSTAT o cualquier visor adicional, lo que facilita y rentabiliza el trabajo en equipo. Del mismo modo, es fácil integrar los resultados en otras aplicaciones de Microsoft Office, como PowerPoint, por lo que se pueden crear estupendas presentaciones en cuestión de minutos.
  • Modular
    Modular XLSTAT es un producto modular. XLSTAT-Pro es un módulo principal de estadística de XLSTAT, que incluye todas las funcionalidades dominantes en el análisis estadístico y multivariado. Es posible añadir funciones más avanzadas por medio de módulos complementarios para aplicaciones específicas. De este modo es posible adaptar el software a sus necesidades, aumentando la rentabilidad.
  • Didáctico
    Didáctico Los resultados de XLSTAT están organizados por análisis y es fácil desplazarse por ellos. La información útil se proporciona junto con los resultados para ayudarle en su interpretación.
  • Asequible
    Asequible XLSTAT es una solución completa y modular que se puede ajustar a cualquier necesidad de análisis comercial. Tiene un precio muy razonable, por lo que el retorno de su inversión es casi inmediato. Todas las licencias de XLSTAT incluyen también un servicio de asistencia de la mayor calidad.
  • Accesible: disponible en muchos idiomas
    Accesible: disponible en muchos idiomas Nos hemos asegurado de que XLSTAT sea accesible para todos traduciendo el programa a muchos idiomas, incluyendo chino, inglés, alemán, italiano, japonés, polaco, portugués y español.
  • Automatizable y personalizable
    Automatizable y personalizable La mayoría de las funciones estadísticas disponibles en XLSTAT pueden llamarse directamente desde la ventana Visual Basic de Microsoft Excel. Pueden modificarse e integrarse en código fuente adicional para ajustarse a sus necesidades. Añadir tablas y trazados, así como modificar los resultados existentes se convierte en tarea sencilla. Además, XLSTAT incluye algunas herramientas especiales en los cuadros de diálogo para generar automáticamente el código fuente VBA para reproducir su análisis empleando el editor de VBA o simplemente cargar ajustes predeterminados. Esta automatización de análisis rutinarios sin esfuerzo le ahorrará gran cantidad de tiempo.

What is multicolinearity

Variables are said to be multicolinear if there is a linear relationship between them. This is an extension of the simple case of colinearity between two variables. For example, for three variables X1, X2 and X3, we say that they are multicolinear if we can write:

X1 = aX2 + bX3

where a and b are real numbers.

How to detect multicolinearity

To detect the multicolinearities and identify the variables involved, linear regressions must be carried out on each of the variables as a function of the others. We then calculate:

Use of multicolinearity statistics

Detecting multicolinearities within a group of variables can be useful especially in the following cases:

  1. To identify structures within the data and take operational decisions (for example, stop the measurement of a variable on a production line as it is strongly linked to others which are already being measured),
  2. To avoid numerical problems during certain calculations. Certain methods use matrix inversions.

Capturas de pantalla