Em Regressão logística, é necessário estar tão preocupado com a multicolinearidade quanto na regressão OLS direta?
Por exemplo, com uma regressão logística, onde existe multicolinearidade, você precisa ser cauteloso (como faria na regressão OLS) ao deduzir inferência dos coeficientes Beta?
Para a regressão OLS, uma "correção" para multicolinearidade alta é a regressão de crista, existe algo parecido com isso na regressão logística? Além disso, descartando variáveis ou combinando variáveis.
Quais abordagens são razoáveis para reduzir os efeitos da multicolinearidade em uma regressão logística? Eles são essencialmente iguais aos OLS?
(Nota: isto não é para o propósito de uma experiência projetada)
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