📌 𝘊𝘰𝘭𝘭𝘪𝘯é𝘢𝘳𝘪𝘵é 𝘷𝘴 𝘔𝘶𝘭𝘵𝘪𝘤𝘰𝘭𝘭𝘪𝘯é𝘢𝘳𝘪𝘵é : 𝘯𝘦 𝘱𝘢𝘴 𝘤𝘰𝘯𝘧𝘰𝘯𝘥𝘳𝘦 𝘭𝘦𝘴 𝘥𝘦𝘶𝘹 𝘱𝘳𝘰𝘣𝘭è𝘮𝘦𝘴 𝘦𝘯 𝘳é𝘨𝘳𝘦𝘴𝘴𝘪𝘰𝘯

La 𝘤𝘰𝘭𝘭𝘪𝘯é𝘢𝘳𝘪𝘵é et la 𝘮𝘶𝘭𝘵𝘪𝘤𝘰𝘭𝘭𝘪𝘯é𝘢𝘳𝘪𝘵é sont souvent confondues, mais elles ont des impacts distincts sur l'analyse de régression. Comprendre leurs différences est essentiel pour construire des modèles stables et interprétables.

🔹 𝘊𝘰𝘭𝘭𝘪𝘯é𝘢𝘳𝘪𝘵é : survient lorsque deux variables explicatives sont fortement corrélées, rendant difficile l'identification de leur contribution individuelle à la variable dépendante. Cela peut entraîner des coefficients instables et une fiabilité réduite du modèle.

🔹 𝘔𝘶𝘭𝘵𝘪𝘤𝘰𝘭𝘭𝘪𝘯é𝘢𝘳𝘪𝘵é : se produit lorsqu’au moins trois variables présentent des corrélations croisées, même si certaines paires ne sont pas directement liées. Cela peut gonfler les erreurs standards, fausser les p-values et compliquer l’interprétation du modèle.

📊 L’image ci-dessous illustre une matrice de dispersion (pair plot) mettant en évidence une multicolinéarité potentielle entre prédicteurs (ex. : X1 avec X2 et X3), nécessitant des tests statistiques complémentaires.
(Graphique réalisé avec le package GGally sous R)

💡 Dans R : vif() (package car) détecte la multicolinéarité, tandis que cor() identifie la collinéarité entre paires.
💡 Dans Python : variance_inflation_factor() (statsmodels) mesure la multicolinéarité, et numpy.corrcoef() analyse les corrélations par paires.

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