მულტიკოლნეტარულობა არის მაღალი ურთიერთკორელაციების წარმოქმნა ორ ან მეტ დამოუკიდებელ ცვლადს შორის მრავალჯერადი რეგრესიის მოდელში… ზოგადად, მულტიკოლნეარულობამ შეიძლება გამოიწვიოს უფრო ფართო ნდობის ინტერვალები, რომლებიც წარმოქმნიან ნაკლებად სანდო ალბათობებს დამოუკიდებელი ცვლადების ეფექტის პირობები მოდელში.
როგორ ხსნით მულტიკოლნეირობას?
მულტიკოლნეტარულობა ჩვეულებრივ ხდება როდესაც არის მაღალი კორელაციები ორ ან მეტ პროგნოზირებულ ცვლადს შორის. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ერთი პროგნოზირებადი ცვლადი შეიძლება გამოყენებულ იქნას მეორის პროგნოზირებისთვის. ეს ქმნის ზედმეტ ინფორმაციას, არღვევს შედეგებს რეგრესიის მოდელში.
რა არის მულტიკოლნეარულობა და რატომ არის პრობლემა?
მულტიკოლნეტარულობა არსებობს მაშინ, როდესაც დამოუკიდებელი ცვლადი ძლიერ კორელაციაშია ერთ ან რამდენიმე სხვა დამოუკიდებელ ცვლადთან მრავალჯერადი რეგრესიის განტოლებაში. მრავალკოლინარულობა არის პრობლემა რადგან ის ძირს უთხრის დამოუკიდებელი ცვლადის სტატისტიკურ მნიშვნელობას
რა არის მულტიკოლნეარობის მაგალითი?
თუ ორ ან მეტ დამოუკიდებელ ცვლადს აქვს ზუსტი წრფივი ურთიერთობა მათ შორის, მაშინ გვაქვს სრულყოფილი მულტიკოლნეარულობა. მაგალითები: მათ შორის იგივე ინფორმაცია ორჯერ (წონა ფუნტებში და წონა კილოგრამებში), ცვლადების არასწორად გამოყენება (მოჩვენებითი ცვლადის ხაფანგში მოხვედრა) და ა.შ.
როგორ აღმოაჩენს ეკონომეტრიკა მულტიკოლინიარობას?
მულტიკოლნეარობის გამოვლენა
- ნაბიჯი 1: გადახედეთ გაფანტვის და კორელაციის მატრიცებს. …
- ნაბიჯი 2: მოძებნეთ არასწორი კოეფიციენტის ნიშნები. …
- ნაბიჯი 3: მოძებნეთ კოეფიციენტების არასტაბილურობა. …
- ნაბიჯი 4: გადახედეთ ვარიაციული ინფლაციის ფაქტორს.
