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多重共は何ですか

多重共線は、複数の回帰モデルにおける独立変数の間で高いintercorrelationsの発生です。研究者やアナリストは、各独立変数が統計モデルに従属変数を予測するか理解するために最も効果的に使用することができますどれだけかを決定しようとしたとき、多重共に偏っまたは誤解を招く結果につながることができます。一般的には、多重共は、より広い信頼区間と独立変数のための信頼性の低い確率値(P値)につながることができます。

多重共を破壊

統計的分析は、2つ以上の独立変数の値に基づいて、指定された従属変数の値を予測する重回帰モデルを使用します。従属変数は、しばしば結果、標的、又は基準変数と呼ばれます。重回帰モデルにおける多重共線関係に又はカジュアルであってもなくてもよいが同一直線上に独立した変数は、何らかの方法で関連していることを示しています。

本研究では多重共の問題を解消する最も一般的な方法の1つは、最初の同一直線上の独立変数を識別し、1以外のすべてを削除することです。単一の変数に二つ以上の同一直線上の変数を組み合わせることにより、多重共を排除することも可能です。統計解析は、指定された従属変数と、単一の独立変数間の関係を研究するために実施することができます。

投資で##多重共

投資に関しては、多重共は、株式や商品先物などのセキュリティの可能性、将来の価格変動を予測するために技術的な分析を行う一般的な考慮事項です。市場アナリストは、彼らは非常に類似または関連する入力に基づいているという点で、同一直線上にあるテクニカル指標を使用しないようにしたいです。彼らは、価格の動きの従属変数について同様の予測を明らかにする傾向があります。代わりに、彼らは別の独立した分析の視点から市場を分析することを保証するために、様々なテクニカル指標を参照してください著しく異なる独立変数に基づいて、市場分析を実行したいです。

注意テクニカルアナリスト、ジョン・ボリンジャー、ボリンジャーバンドインジケータの作成者は、「テクニカル分析の使用の成功のための鉄則は、指標の中で多重共を避けることが必要です。」と述べています

多重共の問題を回避するために、アナリストは、同じタイプの2つの以上のテクニカル指標を使用しないでください。代わりに、彼らは、このような運動量の指標として、指標の一つのタイプを使用してセキュリティを分析し、そのような傾向の指標としてインジケータの異なる種類を使用して、別の分析を行います。潜在的な多重共問題の一例は、そのような類似の入力に依存しており、同様の製造可能性があるすべての運動量の指標である推計学、相対強度指数(RSI)、及びウィリアムズ%R、などのいくつかの類似の指標を用いて、技術的な分析を行っています結果。