2014-02-02
831
Способы устранения мультиколлинеарности. Отбор наиболее существенных факторов.
Причины и последствия мультиколлинеарности. Обнаружение.
Мультиколлинеарность.
Лекция 5.
Вопросы:
Мультиколлинеарность – это коррелированность двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении регрессии. Она может быть функциональной (явной) и стохастической (скрытой). При функциональной мультиколлинеарности матрица ХТХ– вырождена и, (ХТХ)-1 не существует, поэтому невозможно определить 
. Чаще мультиколлинеарность проявляется в стохастической форме, при этом МНК – оценки формально существуют, но обладают рядом недостатков:
1) небольшое изменение исходных данных приводит к существенному изменению оценок регрессии;
2) оценки имеют большие стандартные ошибки, малую значимость, в то время как модель в целом является значимой (высокое значение R2);
3) расширяются интервальные оценки коэффициентов, ухудшая их точность;
4) возможно получение неверного знака у коэффициента регрессии.
