Witam,
Jak wiadomo problem "multicollinearity" jest powszechny w badaniach. Wlasnie siedze nad danymi ktore obarczone sa tym problemem i zastanawiam sie co zrobic. Wolalbym nie stosowac brutalnie PCA, bo konkluzje z wynikow powinny miec stricte aplikacyjny charakter, wiec zalezy mi na konkretach, a nie na dosc abstrakcyjnym, dla zwyklego czowieka, pisaniu, ze skladowa glowna miala wplyw itp. Spotkalem sie z opinia, ze rozwiazaniem problemu jest selekcja "najlepszego" modelu metodą Akaike'a i ze to omija problem wspolzmiennosci. Macie moze rozeznanie, albo publikacje wskazujace wprost, ze tak jest rzeczywiscie ?
Pozdrawiam
PSkorka
