模型的正交化是指在建立模型时，将模型的各个组件或变量彼此独立，并且相互之间没有冗余或重复信息。这种正交化的设计有以下几个重要原因：

    1. 模型的简化和解释能力：正交化的模型能够更容易地理解和解释，因为其中的不同组件或变量可以被独立地解释和分析。如果模型存在冗余或重复信息，解释模型的因果关系会变得困难，从而降低模型的解释能力。

    2. 降低多重共线性：正交化可以帮助降低模型中的多重共线性，即模型中的自变量之间存在高度相关性的情况。多重共线性会导致模型参数的不稳定性和可信度下降，从而影响模型的准确性和可靠性。通过正交化，可以减少变量之间的相关性，提高模型的稳定性。

    3. 避免过拟合：正交化能够减少模型中的噪声和冗余信息，从而避免模型的过拟合。过拟合指的是模型过度拟合训练数据，导致在未知数据上的预测能力下降。通过正交化，可以剔除对模型预测没有贡献的变量或组件，提高模型的泛化能力。

    4. 系统性分析：正交化有助于进行系统性的分析和优化。通过将模型的组件或变量相互独立，可以更方便地对模型进行分析，例如识别关键的驱动变量或组件，优化模型参数等。这对于模型改进和优化具有重要意义。

    总而言之，模型的正交化可以帮助提高模型的解释能力、准确性和稳定性，避免过拟合，方便系统性分析和优化。因此，在建立模型时，应该注重对模型的正交化设计。