Вопрос № 579157 - Эконометрика
Мультиколлинеарность в модели множественной линейной регрессии можно устранить…
Варианты ответов
- с помощью добавления в модель новых переменных
- с помощью удаления из модели переменных, приводящих к мультиколлинеарности
- с помощью замены зависимой переменной на линейную комбинацию мультиколлинеарных
- с помощью удаления из модели константы
Правильный ответ
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Пусть оценивается модель множественной линейной регрессии 
. Пусть для независимых переменных оценена корреляционная матрица 
. Пусть так же известно, что среди независимых переменных есть мультиколлинеарные, тогда
. Пусть для независимых переменных оценена корреляционная матрица . Пусть так же известно, что среди независимых переменных есть мультиколлинеарные, тогда
значения коэффициентов корреляции будут близки к 0 
определитель корреляционной матрицы будет близок к 1 
значения диагональных элементов корреляционной матрицы будут близки к 0 
определитель корреляционной матрицы будет близок к 0 
Необходимым свойством факторной переменной при включении ее в уравнение регрессии является …
слабая корреляция с результирующей переменной
сильная корреляция с другими факторными переменными, включёнными в модель
сильная корреляция с остатком модели
сильная вариация ее значений для всего объёма наблюдений
Необходимым свойством факторной переменной при включении ее в модель является …
слабая вариация ее значений для всего объёма наблюдений
сильная корреляция с другими факторными переменными, включёнными в модель
сильная корреляция с остатком модели
сильная корреляция с результирующей переменной
Построена линейная регрессионная модель 
, причём 
. Недостатком построенной модели является …
, причём . Недостатком построенной модели является …
автокорреляция остатков
нелинейный характер зависимости
гетероскедастичность остатков
коллинеарность факторов