Исследование мультиколлинеарности

В соответствии с алгоритмом Фаррара-Глобера выполним исследование на мультиколлинеарность факторов, влияющих на уровень производительности труда, поскольку при анализе модели производительности труда выявилось, что при статистической надежности коэффициента детерминации (и модели в целом) имеются незначимые оценки параметров (b₃ и b₄).

Исходные данные приведены в табл. 6.1.

Для решения используем стандартные функции Excel.

1. Получим корреляционную матрицу, используя программу Анализ данных/Корреляция, обращение к которой осуществляется аналогично описанному ранее обращению к программе Регрессия; в результате выводится нижний треугольник корреляционной матрицы, которая, как известно, является симметричной:

2. Найдем определитель корреляционной матрицы с помощью функции МОПРЕД в категории Математические:

½R½= 0,004637.

Поскольку определитель близок к нулю, то в массиве объясняющих переменных может существовать мультиколлинеарность.

1. Вычислим критерий c²: c² = - [20-1-1/6(2×4+5)]ln(0,004637) = 90,4563.

Найденное значение c² сравниваем с табличным значением c²_табл = 12,59, которое находим в таблице «Процентили c²» при степенях свободы и уровне значимости a = 5%. Поскольку c²_факт > c²_табл, то имеется мультиколлинеарность.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: