2. Перемножимо матриці та .

Для множення матриць використовується _{функцію} MS Excel «МУМНОЖ». Для використання даної функції слід виконати наступні кроки:

Крок 1: Виділити комірку, яка буде лівим верхнім кутом результуючої матриці, наприклад В29.

_{Крок 2:} У виділену комірку записати формулу: , де першим аргументом є діапазон транспонованої нормалізованої матриці , а другим – вихідної нормалізованої матриці _.

Крок 3: Виділити весь діапазон, де буде розміщений результат множення матриць (В29:D31).

_Крок 4: Натиснути функціональну клавішу F2, а потім клавіші Ctrl+Shift+Enter. В результаті отримаємо перемножені матриці _.

2.3. Знайдемо кореляційну матрицю .

Для знаходження кореляційної матриці необхідно кожний елемент матриці помножити на (у нашому випадку ):

	1	0,9419	0,8914
	0,9419	1	0,8759
	0,8917	0,8759	1

Визначити значущі коефіцієнти кореляції, використовуючи розподіл Фішера-Іейтса.

Отже, якщо виявиться, що знайдений за вибіркою коефіцієнт r задовольняє нерівності

то його потрібно визнати значущим.

4. Знайдемо визначник матриці .

Для знаходження необхідно серед математичних функцій MS Excel знайти функцію «МОПРЕД». Так як кореляційна матриця знаходиться в комірках діапазону G29:I31, тоді для встановлення визначника слід задати формулу: . Скориставшись нею, дістанемо: = 0,0218.

Оскільки наближається до нуля, то в масиві пояснюючих змінних може існувати мультиколінеарність.

Прологарифмуємо визначник матриці : = -3,8249

5. Обчислимо критерій Пірсона за формулою:

, (6)

.

Знайдене значення порівняємо з табличним значенням , коли маємо ступенів свободи та при рівні значущості .

Оскільки , то в масиві пояснюючих змінних (продуктивність праці, питомі інвестиції та фондовіддача) існує мультиколінеарність.

6. Обчислимо критерій.

Для визначення критеріїв необхідно знайти матрицю , яка є оберненою до матриці .

Для знаходження оберненої матриці використовується _{функція} MS Excel «МОБР». Для використання даної функції слід виконати наступні кроки:

Крок 1: Виділити комірку, яка буде лівим верхнім кутом результуючої матриці, наприклад G33.

_{Крок 2:} У виділену комірку записати формулу: , де аргументами є діапазон кореляційної матриці _.

Крок 3: Виділити весь діапазон, де буде розміщена обернена матриці (G33:І35).

_Крок 4: Натиснути функціональну клавішу F2, а потім клавіші Ctrl+Shift+Enter. В результаті отримаємо обернену матрицю _:

Безпосередньо критерій обчислюється за формулою:

, (7)

де – діагональний елемент матриці .

;

;

.

Обчислені критерії порівнюються з табличним значенням , коли є ступенів свободи та при рівні значущості .

У розглядуваному випадку , , . Це означає, що кожна з пояснюючих змінних мультиколінеарна з іншими.

7. Визначимо частинні коефіцієнти кореляції .

Частинні коефіцієнти кореляції показують тісноту зв’язку між двома пояснюючими змінними за умови, що всі інші змінні не впливають на цей зв’язок і обчислюються за формулою:

. (8)

;

;

.

Отже, спираючись на здобуті нами значення окремих (частинних) коефіцієнтів кореляції, можна сказати, що зв’язок між фондовіддачею та продуктивністю праці є тісним, якщо не враховувати вплив питомих інвестицій, зв’язок між фондовіддачею та питомими інвестиціями є слабким, якщо не брати до уваги вплив продуктивності праці. Зв’язок між продуктивністю праці та питомими інвестиціями також є слабким, якщо не враховувати фондовіддачу.