Тема 2. Мультиколінеарність

Основні наслідки мультиколінеарності :

спостерігається високий ступінь кореляції між залишками та незалежною змінною ;

проблеми із статистичними висновками;

100

дисперсії оцінок параметрів моделі різко збільшуються, похибки параметрів значно збільшуються , оцінки параметрів можуть бути статистично незначущими;

дисперсія залишків змінюється для кожного спостереження або групи спостережень ;

дисперсія залишків постійна.

Мультиколінеарність наявна, коли:

Які статистичні критерії досліджують наявність мультиколінеарності?

T- критерій Стьюдента;

100

Всі досліджують ;

χ² -критерій ;

жоден не досліджує ;

F – критерій Фішера.

Який статистичний критерій перевіряє мультиколінеарність усього масиву незалежних змінних:

T- критерій Стьюдента;

Всі досліджують ;

100

χ² -критерій ;

жоден не досліджує ;

F – критерій Фішера.

Який статистичний критерій перевіряє парну мультиколінеарність незалежних змінних:

100

T- критерій Стьюдента;

Всі досліджують ;

χ² -критерій ;

жоден не досліджує ;

F – критерій Фішера.

Який статистичний критерій перевіряє мультиколінеарність певної змінної до решти незалежних змінних:

T- критерій Стьюдента;

Всі досліджують ;

χ² -критерій ;

жоден не досліджує ;

100

F – критерій Фішера.

Серед наведених статистичних критеріїв знайдіть ті, що застосовуються для оцінювання мультиколінеарності:

50

λ²=-[n-1- ]ln|r|;

T= ;

F= : ;

T= ;

50

F_kk=(c_kk- 1) .

Якщо детермінант кореляційної матриці прямує до 0, тоді:

100

Існує повна мультиколінеарність;

мультиколінеарність відсутня;

потрібно продовжити дослідження;

ніяких висновків стосовно мультиколінеарності зробити неможна;

існує гетероскедастичність.

Якщо детермінант кореляційної матриці прямує до 1, тоді:

існує повна мультиколінеарність;

100

мультиколінеарність відсутня;

потрібно продовжити дослідження;

ніяких висновків стосовно мультиколінеарності зробити неможна;

існує гетероскедастичність.