Opis
Współliniowość, inaczej kolinearność, w analizie regresji odnosi się do sytuacji, w której zmienne niezależne (predyktory) w modelu są silnie skorelowane między sobą. Oznacza to, że jedna zmienna może być w dużej mierze przewidywana na podstawie innych zmiennych w modelu. Współliniowość może prowadzić do problemów z interpretacją wyników analizy regresji, ponieważ utrudnia ocenę wpływu poszczególnych predyktorów na zmienną zależną.