Descripción
El modelo de regresión no se pudo resolver (no se puede invertir la matriz de diseño) en presencia de la multicolinealidad. La multicolinealidad ocurre cuando dos o más variables son redundantes (lo que significa que cuentan la misma "historia" o casi la misma historia). Un modelo efectivo tendrá variables explicativas de las cuales cada una obtiene una faceta diferente de la variable dependiente que está tratando de prever/entender.
Solución
- Elimine cualquier campo redundante del conjunto de variables explicativas.
- Identifique y elimine toda variable explicativa que tenga el mismo valor para todas las entidades (por ejemplo, un campo que contenga todos los ceros).
- Cree una matriz de gráfico de dispersión para las variables explicativas y evalúe si hay correlaciones casi perfectas. Si es así, considere quitar del modelo una de las variables correspondientes.