多重共線性の問題について こんにちは。 重回帰分析における多重共線性の問題について質問です。 とある

多重共線性の問題について

こんにちは。
重回帰分析における多重共線性の問題について質問です。

とあるサイトにて、多重共線性の問題がある場合、相関の高い説明変数の回帰係数は不安定になるが、モデルの予測力精度そのものは変わらないというようなことが書いてありました。

つまり個々の回帰係数自体は信用できないけど、トータルで見たときの予測結果は、多重共線性の問題があっても、精度は落ちないということです。

なお、説明変数が完全な一次結合にあり、正規方程式が解けない、完全な多重共線性のケースはここでは除くとします。

色々な書籍を探してるのですが、これについて言及しているものが見当たりません。
詳しいかた教えて頂けないでしょうか？
（できればこれについて記載している書籍も教えていただけると幸いです。）

質問者からの補足コメント

• すいません、予測精度が落ちないという理由について教えていただきたいです。

    補足日時：2018/03/03 12:39

• たしかに比べる対象は謎なんですが、そもそもこの情報を得たサイトは下記になります…。回帰係数がぶれても予測値はぶれないってことです。
  
  
  https://qiita.com/Atsushi776/items/a8078755a7436 …

    補足日時：2018/03/04 15:18

No.3 ベストアンサー 回答者： stomachman 回答日時： 2018/03/04 17:38

No.2へのコメントについてです。

いやそのサイトは見たくないけど。謎ってか(^^
　似たようなもんばっかり並べて重回帰モデルをこしらえたら、データをちょっと追加するたびに各成分の重みがぱたぱた変わるのは当たり前で、だからって「これじゃ予測が出来ないんじゃないか」なんて心配するのは気が早いよ、という程度の話じゃないんですかね。

No.2 回答者： stomachman 回答日時： 2018/03/04 11:44

No.1へのコメントについてです。

何に比べて「予測精度が落ちない」と仰っているんだろ？
　いろんな似たようなものを測って、それらの線形結合で何か予測値を出す（ そして、精度を言う以上は、その予測値を、予測じゃないホントの測定結果と比較する？）という状況を、一体どういう状況と比べようとなさっているんでしょうか？

No.1 回答者： stomachman 回答日時： 2018/03/01 23:46

当たり前の話だと思うが、それでご質問は何なのかな？