Muss bei der logistischen Regression die Multikollinearität genauso berücksichtigt werden wie bei der direkten OLS-Regression?
Müssen Sie beispielsweise bei einer logistischen Regression, bei der Multikollinearität vorliegt, vorsichtig sein (wie bei einer OLS-Regression), wenn Sie Rückschlüsse auf die Beta-Koeffizienten ziehen?
Bei der OLS-Regression ist die Kammregression ein "Fix" für eine hohe Multikollinearität. Gibt es so etwas für die logistische Regression? Löschen von Variablen oder Kombinieren von Variablen.
Welche Ansätze sind sinnvoll, um die Auswirkungen von Multikollinearität in einer logistischen Regression zu reduzieren? Sind sie im Wesentlichen die gleichen wie OLS?
(Hinweis: Dies ist nicht für den Zweck eines geplanten Experiments gedacht.)
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