Мультиколлинеарность

Cтраница 3

Если такие переменные существуют, то говорят о мультиколлинеарности между ними. [31]

Точных количественных критериев для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности не существует. Тем не менее имеются некоторые эвристические подхо-д ы по ее выявлению. [32]

Еще одним из возможных методов устранения или уменьшения мультиколлинеарности является использование пошаговых процедур отбора наиболее информативных переменных. [33]

При построении уравнения множественной регрессии может возникнуть проблема мультиколлинеарности факторов, их тесной линейной связанности. [34]

Одним из методов получения оценок параметров уравнения регрессии при мультиколлинеарности является отбор существенных ( информативных) объясняющих переменных. Существует ряд мер качества набора переменных, которые используются алгоритмами отбора. Все они являются функциями от коэффициента детерминации, объема выборки и количества переменных, входящих в набор. В отличие от коэффициента детерминации, который не может уменьшаться при расширении набора объясняющих переменных, меры качества, используемые при отборе переменных, могут при этом убывать. [35]

Наличие ошибок измерения в независимых переменных несколько снижает влияние мультиколлинеарности. Однако плохая обусловленность матрицы С затрудняет получение удовлетворительных оценок МНК. В случае мультиколлинеарности для получения хороших оценок необходимо отказаться от. [36]

Через коэффициенты множественной детерминации можно найти переменные, ответственные за мультиколлинеарность факторов. Для этого в качестве зависимой переменной рассматривается каждый из факторов. Чем ближе значение коэффициента множественной детерминации к единице, тем сильнее проявляется мультиколлинеарность факторов. [37]

Через коэффициенты множественной детерминации можно найти переменные, ответственные за Мультиколлинеарность факторов. Для этого в качестве зависимой переменной рассматривается каждый из факторов. Чем ближе значение коэффициента множественной детерминации к единице, тем сильнее проявляется Мультиколлинеарность факторов. [38]

При построении многофакторных моделей по временным рядам часто возникает проблема мультиколлинеарности. Под мультикол-линеарностью понимается наличие сильной корреляции между факторами - аргументами, входящими в уравнение регрессии. Это явление часто представляет собой серьезную угрозу для правильного определения и оценки взаимосвязей. [39]

Для выбора Q ( r) тоже существует несколько способов / Мультиколлинеарность. [40]

Оценка мультиколлинеарности факторов. [41]

В составленную по результатам расчетов табл. 1.3 сведены данные для оценки мультиколлинеарности факторов возможных двухфактор-ных моделей электропотребления. [42]

Необходимым для этого условием, как мы увидим далее, является наличие мультиколлинеарности. [43]

Как видно из данных табл. 1.3, для первых трех пар факторов двух-факторных моделей мультиколлинеарность отсутствует, а следующим трем парам она присуща. [44]

В таком виде оценка Джеймса - - Стейна позволяет существенно улучшить мнк-оценку в условиях мультиколлинеарности. [45]

Страницы: 1 2 3 4