¿Qué significa "Multicolinealidad"?

Tabla de contenidos

La multicolinealidad pasa cuando dos o más características en un conjunto de datos son muy parecidas o están relacionadas entre sí. Esto puede generar confusión al intentar entender cómo cada característica afecta el resultado de un estudio o modelo.

Cuando usas datos para hacer predicciones, como en aprendizaje automático o estadísticas, es importante saber cuáles son las características realmente importantes. Si las características son demasiado similares, puede ser complicado saber cuál es el impacto individual de cada una.

Por ejemplo, si estás estudiando cómo el ingreso de las personas afecta su gasto, tener tanto el ingreso como el tipo de trabajo que tienen puede llevar a la multicolinealidad. Si estas dos características dicen lo mismo, se vuelve difícil saber cuánto contribuye cada una al comportamiento de gasto.

Para lidiar con esto, los investigadores a menudo usan métodos que ayudan a separar estas características. Esto mejora la precisión de las predicciones y hace que los resultados sean más fáciles de interpretar. Al abordar la multicolinealidad, los investigadores pueden ofrecer ideas más claras y tomar mejores decisiones basadas en sus datos.