今回は多重共線性（Multicollinearity、マルチコ）について実例を元に解説したいと思います。
マルチコは、よく問題になるなる言われるわりに、実際に問題になっているのを見たことがないという方も多いでしょう。院生同士の研究会でマウントの取り合いに使われるくらいの存在かもしれません。
たまたまツイッターを見ていたら、神戸大学の藤村直史先生がよい材料を提供してくださっていたので、感謝しつつこれを使います。
Fujimura, N. (2020). Effect of Malapportionment on Voter Turnout: Evidence from Japan's Upper House Elections. Election Law Journal: Rules, Politics, and Policy: Published Online:7 Jul 2020. (pdf)
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選挙がテーマですが、広くデータ分析を行っているみなさん、データ・サイエンティスト等を目指すみなさんに参考となると思います。こういう生の実例が手に入ることは珍しいですし。
ただ、先に述べておきますが、自分は方法を開発するような立場の人間ではないので、以下の記述に間違いや誤解を生む内容が含まれているかもしれません。わかりやすい言い回しに努めていますので、厳密でない単純な言い方になっているところもあります。あと、うまく言語化できず珍妙な表現になっている場合もあります。
それでよろしければ、長いですがお読みいただければと思います。続きを読む
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