b"\n_START_ARTICLE_\nMulticollineariteit\n_START_PARAGRAPH_\nMulticollineariteit is een statistisch fenomeen waarin twee of meer verklarende variabelen in een regressiemodel sterk gecorreleerd zijn, wat wil zeggen dat minstens een van hen op basis van het model voorspeld kan worden. Multicollineariteit be\xc3\xafnvloedt de berekening van de co\xc3\xabffici\xc3\xabnten, aangezien ze in dat geval ten minste gedeeltelijk overlappen, en reduceert dus hun betrouwbaarheid.\n_START_SECTION_\nOpsporen\n_START_PARAGRAPH_\nMulticollineariteit kan opgespoord worden via de correlatiematrix of de variance inflation factor. Hoewel de correlatiematrix overzichtelijk is, wordt in deze matrix geen rekening gehouden met 'indirecte' correlatie (zo kunnen X en Z zwak gecorreleerd zijn, maar X&Y en Z sterk gecorreleerd zijn). De variance inflation factor (VIF) houdt hier wel rekening mee, en beschouwt een regressiemodel van een verklarende variabele in functie van alle andere verklarende variabelen. De VIF wordt berekend als 1/(1-R\xc2\xb2) (de inverse van 1 min de determinatieco\xc3\xabffici\xc3\xabnt). Nadelig is dat men voor elke verklarende variabele deze regressie moet doorvoeren. Over het algemeen wordt vanaf een VIF-waarde van 10 gesproken van ernstige multicollineariteit._NEWLINE_Multicollineariteit komt typisch voor bij variabelen die zowel in gewone als in gekwadrateerde vorm worden opgenomen in een model, en bij interactie-effecten."