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?