double arrow

Причины и последствия мультиколлинеарности. Обнаружение

1

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.

1

Сейчас читают про: