Control de correlaciones
Corr(X₁, X₂)
0.00
Corr(X₁, X₃)
0.00
Corr(X₂, X₃)
0.00
Tamaño muestra (n)
100
Escenarios predefinidos
Matriz de correlación
📊 Interpretación
Valores cercanos a ±1 indican alta correlación. Cuando |r| > 0.8, la multicolinealidad puede ser problemática.
Factor de inflación de la varianza (VIF)
VIF(X₁)
1.00
OK
VIF(X₂)
1.00
OK
VIF(X₃)
1.00
OK
VIF < 5: OK
5 ≤ VIF < 10: Moderado
VIF ≥ 10: Problemático
📐 Fórmula VIF
VIF(Xⱼ) = 1 / (1 - R²ⱼ)
donde R²ⱼ es el R² de regresionar Xⱼ contra las demás variables X
Coeficientes estimados
Coeficientes verdaderos:
β₁ = 2.0, β₂ = -1.5, β₃ = 1.0
Estimaciones actuales
β̂₁
2.00
SE: 0.10
β̂₂
-1.50
SE: 0.10
β̂₃
1.00
SE: 0.10
Variabilidad de β̂₁ en 100 simulaciones
💡 Observación clave
Cuando aumentes la correlación entre las variables (multicolinealidad), verás que el histograma se hace más ancho (mayor SD), mostrando la inestabilidad de las estimaciones.