Мультиколлинеарностью для линейной множественной регрессии называется наличие линейной зависимости между факторными переменными, включёнными в модель.
Мультиколлинеарность – нарушение одного из основных условий, лежащих в основе построения линейной модели множественной регрессии.
Мультиколлинеарность в матричном виде – это зависимость между столбцами матрицы факторных переменных Х.
Конкретных методов обнаружения мультиколлинеарности не существует, а принято применять ряд эмпирических приёмов. В большинстве случаев множественный регрессионный анализ начинается с рассмотрения корреляционной матрицы факторных переменных R или матрицы (ХТХ).
При рассмотрении матрицы с целью выявления мультиколлинеарных факторов руководствуются следующими правилами:
1) если в корреляционной матрице факторных переменных присутствуют коэффициенты парной корреляции по абсолютной величине большие 0,8, то делают вывод, что в данной модели множественной регрессии существует мультиколлинеарность;
2) вычисляют собственные числа корреляционной матрицы факторных переменных λmin и λmax. Если λmin‹10-5, то в модели регрессии присутствует мультиколлинеарность. Если отношение
|
|
то также делают вывод о наличии мультиколлинеарных факторных переменных;
3) вычисляют определитель корреляционной матрицы факторных переменных. Если его величина очень мала, то в модели регрессии присутствует мультиколлинеарность.