多重共線性の別の問題は、入力データの小さな変化がモデルの大きな変化につながり、パラメータ推定値の符号が変わることもあるということである。このようなデータの冗長性の主な危険性は、回帰分析モデルにおけるオーバーフィッティングである。最良の回帰モデルは、予測変数がそれぞれ従属(結果)変数と高い相関を持つが、せいぜい互いに最小の相関しか持たないものである。このようなモデルは、しばしば「低ノイズ」と呼ばれ、統計的にロバストである(つまり、同じ統計的母集団から抽出された変数セットの多数のサンプルにわたって信頼性の高い予測を行う)。基本的な仕様が正しい限り、多重共線性は実際には結果を歪めることはなく、関連する独立変数に大きな標準誤差が生じるだけである。さらに重要なことは、回帰の通常の使用法は、モデルから係数を取り出して、それを他のデータに適用することである。多重共線性によって係数値の推定値が不正確になるため、結果として得られるサンプル外の予測値も不正確になる。また、新しいデータの多重共線性のパターンが、当てはめられたデータのパターンと異なる場合、このような外挿は予測に大きな誤差をもたらす可能性がある。実例.生存率分析.多重共線性は、生存率の分析において深刻な問題を表す可能性がある。時間的に変化する共変量が研究の経過とともにその値を変化させうるからである。多重共線性の結果への影響を評価するために特別な手順が推奨される。満期までの期間が異なる場合の金利.様々な場面で、満期までの期間が異なる複数の金利が、貨幣やその他の金融資産の保有量や固定投資の支出量など、何らかの経済的意思決定に影響を与えているという仮説が立てられることがある。この場合、金利は一緒に動く傾向があるので、これらの様々な金利を含めると、一般的には多重共線性の問題が大きくなる。実際、各金利が従属変数に対して個別の効果を持っている場合、その効果を分離することは非常に困難である。発展・拡張.「横方向の共線性()」という概念は、従来の多重共線性の考え方を発展させたもので、説明変数と基準変数(すなわち被説明変数)の間の共線性も含んでおり、これらは互いにほぼ同じものを測定している可能性があるという意味である。つるのおんがえし日本との関係.ジョブネル・モイーズ大統領との関係.君は私の春あらすじ.