Тестування наявності мультиколінеарності - раздел Образование, Основні припущення класичного кореляційно-регресійного аналізу та висновки з них Єдиного Методу Визначення Мультиколінеарності Немає. На Практиці Використовую...
Єдиного методу визначення мультиколінеарності немає. На практиці використовують такі методи тестування наявності мультиколінеарності:
1) Оцінювання значення коефіцієнта множинної детермінації і статистичної незначущості параметрів моделі
Одночасна наявність високого значення високого значення коефіцієнта множинної детермінації та статистичної незначущості деяких коефіцієнтів множинної регресії є ’класичною’ ознакою мультиколінеарності.
2) Аналіз значень парних коефіцієнтів кореляції для факторних ознак
Якщо значення хоча б одного коефіцієнта парної кореляції більше за 0,8, то мультиколінеарність є серйозною проблемою. Значення парних коефіцієнтів кореляції дає кореляційна матриця:
де коефіцієнт кореляції між факторним ознаками та .
Недоліком цього тесту є те, що високі значення парних коефіцієнтів кореляції - достатня, але не необхідна умова наявності мультиколінеарності. Під час побудови множинної кореляційно-регресійної моделі мультиколінеарність може бути і при відносно невеликих значеннях парних коефіцієнтів кореляції. У цьому разі знаходять визначник кореляційної матриці, який набуває значення від 0 до 1.Можна виділити 3 випадки:1.Якщо =0, то наявна повна мультиколінеарність;2.Якщо , то мультиколінеарність відсутня;3. Що ближче до нуля, то впевненіше можна стверджувати, що мультиколінеарність наявна.
3) Аналіз значень часткових коефіцієнтів кореляції
Частковий коефіцієнт кореляції для факторних ознак характеризує тісноту зв’язку між 2ма факторними ознаками за умови , що всі інші факторні ознаки не впливають на цей зв'язок.
4) Оцінювання відношення власних значень та умовного індексу
Знаходимо власні значення матриці та розраховуємо відношення ; де - відповідно максимальне і мінімальні власні значення матриці . Якщо то мультиколінеарність відсутня; Якщо мультиколінеарність помірна; мультиколінеарність висока. Умовним індексом назв. арифметичне значення квадратного кореня з відношення : . Якщо то мультиколінеарність відсутня; Якщо мультиколінеарність помірна; мультиколінеарність висока.
5) Алгоритм Феррара-Глобера
Крок 1: Нормалізуємо факторні ознаки: де величина вибірки, - середнє значення j-ї факторної ознаки, дисперсія j-ї факторної ознаки. Крок 2: Обчистення кореляційної матриці R: , де - матриця нормалізованих значень фак..озн. Крок 3:Обчислення значення критерію- ,
де - визначник кореляційної матриці. Знаходимо табличне при ступенях вільності і рівні значущості . Якщо , мультикол.наявна, якщо мультикол.відсутня. Крок 4:Визначення матриці помилок С: . Крок 5: Розрахунок значень F-критерію: , де – діагональні елементи матриці С. Знаходимо табличне при і ступенях вільності і рівні значущості . Якщо то j-та факторна ознака колінеарна і потрібно вилучити її з переліку змінних моделі. Якщо то j-та факторна ознака не колінеарна. Крок 6:Обчислення часткових коефіцієнтів кореляції , де с- елементи матриці С.Крок 7: Розрахунок значень t-критерію: . Знаходимо табличне при ступенях вільності і рівні значущості . Якщо , то між факторними ознаками i наявна колінеарність.Якщо , то факторні ознаки i не колінеарні.
Поняття симультативно модел Скорочена форма симульт моделі та способи запису... Поняття застосування симультативних моделей Модель попиту на товар... Поняття застосування симультативних моделей Модель грошової пропозиції...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Тестування наявності мультиколінеарності
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Рекурсивні симультативні моделі та методи їх оцінювання.
Рекурсивною називають модель, в якій структурні рівняння можна упорядкувати так,щоб перше містило у правій стороні лише екзогенні змінні, друге – екзогенні змінні та першу ендогенну змінну, третє –
Поняття дистрибутивно-лагової моделі . Причини і види лагів.
Дистрибутивно-лаговою моделлю називають кор-регресійну модель, яка містить не лише поточні, а й попередні (лагові, затримані) значення незалежних змінних.
Наприклад, модель є дистрибутивн
Суть, причини та наслідки автокореляції
Автокореляція – це кореляція між значеннями результуючої змінної, яка виникає у наслідок залежності значень випадкової величини в різних спостереженнях.
Додатна авт.- Спри
Тестування автокореляції. Графічний метод.
Використовують декілька варіантів графічного визначення автокореляції. Одна із них передбачає побудову так званих послідовно-часових графіків, які на площині представляють відхилення еt в мо
Метод Хілдрета-Лу
За цим методом КРМ (1) оцінюють для кожного можливого значення r з інтервалу [-1;1] з деяким заданим кроком (напр.,0,001; 0,01 тощо). Величину , котра дає найменшу стандартну помилку моделі (найбіл
Суть та наслідки гетероскедастичності
Гетероскедастичність – це випадок, коли при побудові кореляційно-регресійної моделі умовна дисперсія випадкових відхилень не є сталою. Тобто .
Гетероскедастичність на практиці є поширеним
Наслідки мультиколінеарності
1. Якщо наявна висока мультиколінеарність, оцінки параметрів множинної лінійної кореляційно-регресійної моделі, знайдені за допомогою методу найменших квадратів, залишаються незміщеними.
Визначення рівня мультиколінеарності
Розглянемо множинну лінійну кореляційно-регресійну модель
Оцінимо параметри k кореляційно-регресійних моделей, в яких результуючими змінними будуть почергово виступати факт
Збільшення кількості спостережень або побудова нової вибірки
Оскільки мультиколінеарність безпосередньо залежить від вибірки, то, можливо, при іншій вибірці мультиколінеарність буде відсутньою, або нижчого рівня.
Інколи, щоби зменшити мультиколінеар
Перетворення змінних
Інколи мінімізувати або взагалі усунути проблему мультиколінеарності можна за допомогою перетворення змінних.
Однією із причин мультиколінеарності факторних ознак є їхня схильність змінюва
Метод непрямих найменших квадратів
Непрямий метод найменших квадратів (НМНК) використовують для знаходження оцінок точно ототожнених моделей. Процедуру знаходження структурних параметрів симультативної моделі НМНК можна умовно поділ
Двокроковий метод найменших квадратів
Застосування для знаходження оцінок невизначених параметрів та пере ототожнених моделей. Ідея полягає у записані стохастичних ендогенних змінних деякими допоміжними інструментальними змінними, які
Модель Койка
Роблять 2 припущення: 1) Коефіцієнти мають одинаковий знак; 2) Коефіцієнти змінюються в геометричній прогресії.
Параметр наз. темп зростання ДЛ, а швидкість прискорювання
Враховую
Тестування автокореляції. Метод рядів
Метод рядів достатньо простий для застосування. Під рядом розуміють неперервну послідовність однакових знаків значень випадкових відхилень. Кількість знаків у ряді називають довжиною ряду.
Методи усунення автокореляції
Серед основних методів усунення автокореляції можна виділити:
1. Правильну специфікацію моделі (залучення значущих факторів або зміна форми залежності). Основною причи
Тестування автокореляції. h-критерій Дарбіна-Уотсона
h-критерій Дарбіна-Уотсона використовують, щоби виявити автокореляцію в авто регресійних моделях. Аби протестувати автокореляцію, сформуємо нульову гіпотезу : коефіцієнт автокореляції першого поряд
Метод Кохрана-Оркатта
Одним з можливих методів оцінювання коефіцієнта автокореляції ρ є ітеративний процес, який називають методом Кохрана-Оркатта. Його можна описати на прикладі ПЛКРМ:
Мет
Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Парка
Припустимо, що досліджується ПЛКРМ: . Припускається, що дисперсія є функцією і-го значення факторної ознаки x. Парк запропонував таку функціональну залежність: , де - деякі невідомі параметри, -вип
Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Глейзера
Він є розширенням тесту Парка і доповнює його аналізом інших видів залежності між дисперсіями випадкових відхилень і значеннями факторної ознаки . Згідно з цим методом оцінюють кореляційно-регресій
Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Годфрея
Тест Годфрея передбачає побудову допоміжних кореляційно-регресійних моделей використовуючи квадрати відхилень , тобто кореляційно-регресійних залежностей виду При цьому в загальному прикладі таку з
Алгоритм Феррара — Глобера.
В алгоритмі Феррара — Глобера використовують три види статистичних критеріїв, на їхній підставі перевіряють мультиколінеарність:— критерій , за допомогою якого перевіряють мультиколінеарність усьог
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов