Задание для самостоятельного выполнения




Используя набор данных из лабораторной работы №4 необходимо:

1. Оценить матрицу парных коэффициентов корреляции и сделать предположение о наличии проблемы мультиколлениарности.

2. Провести VIF-тест между всеми вариантами переменных и сделать вывод о наличии мультиколлениарности.

3. Оценить регрессионную модель, не проявляющую проблемы мультиколленииарности.

 

Тесты

1.Мультиколлинеарность -

- нестрогая линейная зависимость между объясняющими переменными приводит к получению ненадежных оценок

- отсутствие корреляции переменных

- наличие сильной связи между зависимой переменной и независимыми

- оценка тесноты связи

- нет правильного ответа

2. Можно ли совместно включать в множественное уравнение регрессии факторы X1 и X2 если коэффициент корреляции между ними равен 0,87:

- можно

- нельзя

- корреляция между ними не имеет ни какого значения

3. В ходе проведения корреляционного анализа получена следующая матрица парных коэффициентов корреляции

что свидетельствует о:

- фак­торы x1 и х2 в уравнении множественной регрессии, бесспорно, статистически значимы

- факторы x1 и х2, по всей вероятности, в урав­нении множественной регрессии будут значимы

- этом случае один из факторов в уравнении множе­ственной регрессии ожидается статистически незначимым

4. Стохастическая мультиколлинеарность, т.е. наличие сильной линейной корреляционной связи между независимыми переменными, классифицируется как:

- Строгая

- Умеренная

- Нестрогая

- Отсутствие

5. Какой из перечисленных методов не способен исключить проблему мультиколлениарности:

- исключение из регрессионных модели незначимых переменных

- переход к смещенным методам оценивания

- получение дополнительных данных или новой выборки

- использование метода взвешенных наименьших квадратов

6. Коэффициент детерминации R2 показывает:

- наличие мультиколлинеарности в модели

- степень взаимосвязи между объясняющими переменными

- какая доля вариации зависимой переменной обусловлена вариацией объясняющих переменных

7. Какой вид мультиколленираности изображен на диаграмме Венна:

- Строгая

- Умеренная

- Нестрогая

- Отсутствие

8. Какой из перечисленных методов не используется для устранения мультиколлениарности:

- Исключение переменных

- Пошаговая регрессия

- Метод взвешенных наименьших квадратов

- Метод главных компонент

- Линейное преобразование переменных

9. Мультиколлинеарность в функциональной форме, т.е. наличие линейной функциональной связи между независимыми переменными, классифицируется как:

- Строгая

- Умеренная

- Нестрогая

- Отсутствие

10. Какой вид мультиколленираности изображен на диаграмме Венна:

- Строгая

- Умеренная

- Нестрогая

- Отсутствие

 

10.4 Контрольные вопросы

1. Какие виды мультиколлениарности встречаются?

2. Каковы последствия мультиколлениарности?

3. Какие тесты и методики выявления наличия мультиколлениарности существуют?

4. Какие существуют подходы исключения мультиколлениарности?

 

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-06-21 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: