Слайды и текст доклада
Pic.1
Мультиколлинеарность: понятие, признаки, методы устранения
Pic.2
Мультиколлинеарность Мультиколлинеарность – совместная, или множественная, взаимозависимость объясняющих переменных. Выделяют: Полную мультиколлинеарность - если существует функциональная линейная …
Pic.3
Полная мультиколлинеарность и ее последствия Когда между объясняющими переменными существует функциональная зависимость (полная мультиколлинеарность), то матрица объясняющих переменных (матрица Х) …
Pic.4
Реальная (частичная) мультиколлинеарность
Pic.5
Внешние признаки реальной мультиколлинеарности неоправданно большие с экономической точки зрения значения оценок коэффициентов уравнения регрессии; небольшие изменения исходных статистических данных …
Pic.6
Формальные признаки мультиколлинеарности среди значимых коэффициентов парной или частной корреляции объясняющих переменных есть такие, которые по абсолютной величине достаточно велики (превышают …
Pic.8
Значения оценок коэффициентов уравнения регрессии соответствуют значениям исходным статистическим данным. 2. Небольшие изменения исходных статистических данных (на 0,5) привели к изменением оценок …
Pic.13
Методы устранения мультиколлинеарности 1. . Метод пошаговой регрессии : - с включением переменных - с исключением переменных 2. Метод «ридж-регрессии 3. Метод главных компонент
Pic.14
Метод пошаговой регрессии
Pic.17
Метод пошаговой регрессии с исключением переменных
Pic.22
Метод ридж-регрессии
Скачать презентацию
Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!