Daugialinijiškumas
Multikolinariškumas - tai aukštų tarpusavio ryšių tarp nepriklausomų kintamųjų pasireiškimas daugialypės regresijos modelyje. Daugialinijiškumas gali sukelti neteisingus ar klaidinančius rezultatus, kai tyrėjas ar analitikas bando nustatyti, kaip gerai kiekvienas nepriklausomas kintamasis gali būti efektyviausiai panaudotas numatyti ar suprasti priklausomą kintamąjį statistiniame modelyje. Apskritai, daugialypiškumas gali lemti didesnius pasikliautinų intervalų intervalus ir mažiau patikimas tikimybės reikšmes (P vertes) nepriklausomiems kintamiesiems.
DAUGINIMAS Daugiakryptiškumas
Statistikos analitikai naudoja kelis regresijos modelius, kad nuspėtų nurodyto priklausomo kintamojo vertę, remiantis dviejų ar daugiau nepriklausomų kintamųjų vertėmis. Priklausomas kintamasis kartais vadinamas rezultato, tikslo ar kriterijaus kintamuoju. Daugiakriteriškumas daugialypės regresijos modelyje rodo, kad kolineariniai nepriklausomi kintamieji tam tikru būdu yra susiję, nors santykiai gali būti ir atsitiktiniai.
Vienas iš labiausiai paplitusių būdų, kaip pašalinti daugialypiškumo problemą tyrime, yra pirmiausia nustatyti kolinearinius nepriklausomus kintamuosius ir tada pašalinti visus, išskyrus vieną. Taip pat įmanoma pašalinti daugialypumą, sujungiant du ar daugiau kolinearinių kintamųjų į vieną kintamąjį. Tada galima atlikti statistinę analizę, kad būtų ištirtas nurodyto priklausomo kintamojo ir tik vieno nepriklausomo kintamojo ryšys.
Daugialypiškumas investuojant
Investuojant, daugialypiškumas yra įprastas aspektas, kai atliekama techninė analizė, kuria siekiama numatyti galimus vertybinių popierių, tokių kaip akcijos ar prekės, kainų pokyčius ateityje. Rinkos analitikai nori vengti naudoti techninius rodiklius, kurie yra kolineariniai, nes yra pagrįsti labai panašiomis ar susijusiomis sąnaudomis; jie linkę atskleisti panašias prognozes dėl priklausomo kainų pokyčio kintamojo. Vietoj to, jie nori atlikti rinkos analizę, pagrįstą labai skirtingais nepriklausomais kintamaisiais, kurie nurodo įvairius techninius rodiklius, kad įsitikintų, jog jie analizuoja rinką iš skirtingų nepriklausomų analitinių požiūrių.
Pastebėtas technikos analitikas Johnas Bollingeris, „Bollinger Bands“ rodiklio kūrėjas, pažymi, kad „norint sėkmingai naudoti techninę analizę kardinalios taisyklės reikia vengti daugialypiškumo tarp rodiklių“.
Norėdami išvengti daugialypiškumo problemos, analitikai vengia naudoti du ar daugiau to paties tipo techninių rodiklių. Vietoj to, jie analizuoja vertybinius popierius naudodamiesi vieno tipo rodikliais, tokiais kaip impulsų indikatorius, ir tada atskirai analizuoja naudodami kitokio tipo rodiklius, tokius kaip tendencijų rodiklis. Galimos daugialinijiškumo problemos pavyzdys yra techninės analizės atlikimas, naudojant tik kelis panašius rodiklius, tokius kaip stochastika, santykinio stiprumo indeksas (RSI) ir Williams% R, kurie visi yra impulsų rodikliai, kurie remiasi panašiais įėjimais ir greičiausiai sukuria panašius duomenis. rezultatai.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.