История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
Топ:
Оснащения врачебно-сестринской бригады.
Когда производится ограждение поезда, остановившегося на перегоне: Во всех случаях немедленно должно быть ограждено место препятствия для движения поездов на смежном пути двухпутного...
Выпускная квалификационная работа: Основная часть ВКР, как правило, состоит из двух-трех глав, каждая из которых, в свою очередь...
Интересное:
Влияние предпринимательской среды на эффективное функционирование предприятия: Предпринимательская среда – это совокупность внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на функционирование фирмы...
Искусственное повышение поверхности территории: Варианты искусственного повышения поверхности территории необходимо выбирать на основе анализа следующих характеристик защищаемой территории...
Что нужно делать при лейкемии: Прежде всего, необходимо выяснить, не страдаете ли вы каким-либо душевным недугом...
Дисциплины:
2017-11-28 | 298 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Мультиколлинеарностью называется высокая степень коррелированности двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении множественной регрессии. Крайним случаем мультиколлинеарности является линейная зависимость между объясняющими переменными. Считается, что две переменные и сильно коррелированны, если выборочный коэффициент корреляции двух объясняющих переменных
Поясним. Пусть имеется m объясняющих факторов:X1, X2, …..Xm. Матрица межфакторной корреляции состоит из парных коэффициентов корреляции и имеет вид:
Парный коэффициент корреляции определяется по формуле
Отметим, так как =1, (i=1,2,…m) и = , то данная матрица является симметрической. Если связь между факторами полностью отсутствует, то недиагональные элементы матрицы межфакторной корреляции будут равны нулю, а ее определитель будет равен единице:
Последствия мультиколлинеарности:
Выделим следующие последствия мультиколлинеарности:
1. Большие дисперсии (стандартные ошибки) оценок коэффициентов уравнения множественной регрессии. Это расширяет интервальные оценки, ухудшая их точность. Последнее затрудняет нахождение истинных значений оценок коэффициентов.
2. Уменьшаются t-статистики оценок. Оценки имеют малую статистическую значимость, в то время как модель в целом является значимой (имеет высокое значение коэффициент детерминации ).
3. Оценки коэффициентов уравнения по МНК и их стандартные ошибки становятся очень чувствительными к малейшим изменениям данных. Оценки коэффициентов становятся неустойчивыми.
4. Затрудняется определение доли вклада каждой из объясняющих переменных в объясняемую уравнением регрессии дисперсию зависимой переменной.
|
5. Возможно получение неверного знака у коэффициента регрессии.
15. Множественная линейная модель. Методы определения мультиколлининеарности.
Определение мультиколлинеарности
Существует несколько признаков, по которым может быть установлено наличие мультиколлинеарности.
1. Коэффициент детерминации достаточно высок, но некоторые из коэффициентов уравнения множественной линейной регрессии статистически незначимы (имеют низкие t-статистики).
2. Высокая корреляция в уравнении регрессии с двумя объясняющими переменными. Если объясняющих переменных больше двух целесообразнее использовать частные коэффициенты корреляции.
Частным коэффициентом корреляции называется коэффициент корреляции между двумя объясняющими переменными, очищенный от влияния других переменных. Например, при трех объясняющих переменных Х1, Х2, Х3 частный коэффициент корреляции между Х1 и Х3, очищенный от Х2, рассчитывается по формуле
Замечание: частный коэффициент корреляции может существенно отличаться от «обычного» коэффициента корреляции. Для более обоснованного вывода о корреляции между парами объясняющих переменных необходимо рассчитывать все частные коэффициенты корреляции.
3. Сильная регрессия между объясняющими переменными. Какая-либо из объясняющих переменных является комбинацией других объясняющих переменных (линейной или близкой к линейной).
|
|
Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...
Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...
Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!