Второй этап теста на мультиколлинеарность

1. Проверяется наличие или отсутствие общей мультиколлинеарности в модели при помощи χ²-критерия Пирсона.

Если > в модели имеется общая мультиколлинеарность с доверительной вероятностью 0,95.

 

 находят в таблице «Критические точки распределения χ²»

- уровень значимости 0,05;

- степени свободы 1/2m(m-1)=1/2*2*(2-1)=1.

 = 22,4.

 

, где

n - количество показателей;

m - количество факторов;

R=K^-1, R - матрица, обратная к матрице К;

К – корреляционная матрица.

 находим в ячейке В64 по формуле =(16-1-1/6*(2*2+5))*LN(A64)

= 39,55783

Так как > в модели имеется общая мультиколлинеарность с доверительной вероятностью 0,95.

2. Так как в модели имеет место мультиколлинеарность, необходимо выбросить из модели фактор, который больше влияет на показатель У. фактор 1 сильнее влияет на показатель.Таким образом из модели выбрасываем фактор 3.

 Оценок параметров модели

а)  - транспонирование матрицы Х;

Матрицу  рассчитываем в блоке А70:Р71. =ТРАНСП(A3:B18)

б) - результат (1) умножить на матрицу Х;

Матрицу  рассчитываем в блоке А74:В75.

в) - найти обратную матрицу к результату (2);

Матрицу  рассчитываем в блоке А78:В79.

г) - результат (1) умножить на матрицу У;

Матрицу  рассчитываем в блоке А82:А83.

д)  - перемножить результаты (3) и (4);

Матрицу  рассчитываем в блоке А86:А87.

 

А
5,620613526	a0
0,979735737	a1

 

 

Запустим функцию ЛИНЕЙН

Таблица 6

Результат работы функции ЛИНЕЙН

0,986214348	5,563223849
0,017806658	0,373705586
0,995456687	0,699129177
3067,452088	14
1499,314158	6,842942483

 

Проверка параметра на значимость

Проверяется только коэффициенты при Х.

Если , параметр a_i статистически значимый

t_кр находят при помощи функции СТЬДРАСПРОБР:

- уровень значимости – 0,05/2;

- степени свободы –   n-m-1=16-1-1=14

t_кр = 2,509569405.

 

,

где Sa-стандартная ошибка по модулю

= 55,24043794

Так как , параметр a₁ статистически значимый.

 

теоретические значения показателя

  

В ячейку I3 вводим формулу =$A$86+B3*$A$87 и копируем ее.