2. Zwei gute Antworten verstecken sich hier: https://corporatefinanceinstitute.com/r ... actor-vif/
Danke für die Antworten. Die Inhalte in dem Link habe ich drei mal durchgelesen.
In dem Link steht u.a, dass wenn der VIF-Wert höher als 10 oder die Toleranz niedriger als 0,1 ist, eine signifikante Multikollinearität vorliegt, die korrigiert werden muss.
Die erste beschriebene Methode habe ich bereits ausprobiert, ohne Erfolg. Ergebnis: Die Variable Brand hat immernoch einen ViF-Wert über 200, weist demnach Multikollinearität auf, die laut der Quelle „korrigiert werden muss“.
Die zweite Methode beschreibt: „In PCA werden neue unkorrelierte Variablen erstellt“
Die zweite Methode sagt aus, dass mit PCA neue unkorrelierte Variablen erstellt werden. Bedeutet das, dass die Variablen die ich für das lm() verwendet habe allesamt verworfen werden, nur um neue Variablen zu finden, bei der die Variable Brand keine Multikollinearität aufweist??
Das würde bedeuten, dass alle bisherigen Analysen verworfen werden, nur damit in PCA neue Variablen erstellt werden die mit Brand nicht korrelieren.