Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения

Нажмите для полного просмотра!

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №2

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №3

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №4

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №5

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №6

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №7

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №8

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №9

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №10

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №11

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №12

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №13

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №14

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №15

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №16

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №17

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №18

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №19

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №20

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №21

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №22

Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения, слайд №23

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Мультиколлинеарность. Понятие, признаки, методы устранения. Доклад-сообщение содержит 23 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Мультиколлинеарность: понятие, признаки, методы устранения

Слайд 2

Описание слайда:

Мультиколлинеарность Мультиколлинеарность – совместная, или множественная, взаимозависимость объясняющих переменных. Выделяют: Полную мультиколлинеарность - если существует функциональная линейная зависимость между объясняющими переменными, определяется нарушением одного из требований КЛММР, а именно, требования к рангу матрицы Х . Реальная (или частичная) мультиколлинеарность возникает в случаях существования достаточно тесных линейных статистических связей между объясняющими переменными.

Слайд 3

Описание слайда:

Полная мультиколлинеарность и ее последствия Когда между объясняющими переменными существует функциональная зависимость (полная мультиколлинеарность), то матрица объясняющих переменных (матрица Х) вырождена, так как ранг матрицы Х меньше к+1, что в свою очередь, приводит к вырожденности ,а это значит не существует обратная к этой матрице, и следовательно невозможно оценить коэффициенты методом наименьших квадратов.

Слайд 4

Описание слайда:

Реальная (частичная) мультиколлинеарность

Слайд 5

Описание слайда:

Внешние признаки реальной мультиколлинеарности неоправданно большие с экономической точки зрения значения оценок коэффициентов уравнения регрессии; небольшие изменения исходных статистических данных приводит к существенному изменению оценок коэффициентов модели, вплоть до изменения их знаков; неправильные с экономической точки зрения знаки отдельных коэффициентов регрессии; среди коэффициентов уравнения регрессии много (может быть все) незначимы, а модель значима; стандартные отклонения велики на столько, что сравнимы или даже превосходят сами коэффициенты; доверительные интервалы для коэффициентов уравнения регрессии содержат внутри себя точку ноль.

Слайд 6

Описание слайда:

Формальные признаки мультиколлинеарности среди значимых коэффициентов парной или частной корреляции объясняющих переменных есть такие, которые по абсолютной величине достаточно велики (превышают 0,75- 0,8); достаточно высокие значение множественного коэффициента корреляции (детерминации) одной из объясняющих переменных на другие ; необходимым условием плохой обусловленности является малость определителя матрицы . Если значение оказывается близким к нулю, то свидетельствует о наличии мультиколлинеарности. достаточным условием плохой обусловленности (мультиколлинеарности) является большое значение числа обусловленности.

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

Описание слайда:

Значения оценок коэффициентов уравнения регрессии соответствуют значениям исходным статистическим данным. 2. Небольшие изменения исходных статистических данных (на 0,5) привели к изменением оценок коэффициентов (в 1,3 р).

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Слайд 11

Описание слайда:

Слайд 12

Описание слайда:

Слайд 13

Описание слайда:

Методы устранения мультиколлинеарности 1. . Метод пошаговой регрессии : - с включением переменных - с исключением переменных 2. Метод «ридж-регрессии 3. Метод главных компонент