Zharoznizhyuchі zasobi për fëmijë priznachayutsya pedіatr. Me sa duket, ka situata të ndihmës që nuk bie në sy në rast ethe, nëse fëmija ka nevojë ta japë pafajësisht. Babai Todi merr shkathtësinë dhe qëndrueshmërinë e barnave që ulin temperaturën. A lejohet t'u jepni fëmijëve një gji vіka? Si mund ta mposhtni temperaturën e fëmijëve më të mëdhenj? Cilat janë ato më të mirat?
në faturat e shkëmbimit nga ekonomometria Yakovlev Angelina Vitaliyivna
37. Vlera e multikolinearitetit. Gjurmët e multikolinearnostit. Metodat për zbulimin e shumëkolinearitetit
Më të vështirat për një aparat Victorian, regresione të shumta gjenden në prani të ndryshimeve faktoriale të shumë kolinaritetit, nëse ka më shumë se dy faktorë të lidhur mes tyre prejardhja.
Multikolinariteti për regresionin linear quhet manifestim i gabimit linear dhe ndryshimeve faktoriale të përfshira në model.
Multicolornearnost është shkatërrimi i një prej mendjeve kryesore, e cila qëndron në bazën e nxitjes së modelit linear të regresionit të shumëfishtë.
Multikolineariteti në pamjen e matricës - sasia e akumulimit midis qindra matricave të ndryshimeve faktoriale NS:
Nëse nuk është një vektor i vetëm, atëherë madhësia e kësaj matrice është n * n Renditja e matricës NS më pak n Pastaj, në model, prania është në terren për mbështetjen e multikolinearitetit. Alle, në një bazë praktike, multikolineariteti nuk ndodh.
Shtë e mundur të krijohen modele të reja, por një nga arsyet kryesore për praninë e multikolinearitetit në modelin e regresionit të shumëfishtë - matrica e ndyrë e ndryshimeve faktoriale NS.
Për të rritur fuqinë e ndryshimeve faktoriale multikolineariste, rritja e numrit të vlerësimeve me cilësi të lartë të rritjes së sumit shpjegohet me opsionet për faktorët më të rëndësishëm për metodën shtesë të katrorëve më të vegjël.
Përfshirja e faktorëve të shumëkolinearitetit në model nuk merret parasysh për disa arsye:
1) hipoteza kryesore në lidhje me parëndësinë e koeficientëve të regresionit të shumëfishtë mund të konfirmohet, por vetë modeli i regresionit, kur rikonvertohet për kriterin F të mundshëm, duket të jetë domethënës, kështu që mund të thuhet për madhësinë e korrelacion;
2) refuzimi i vlerësimeve të performancës në modelin e regresionit të shumëfishtë mund të parashikohen gabimisht ose shenja të gabuara;
3) dorëzimi shtesë i një ose dy pasqyrave financiare nga një ose dy hapa për t'u shtuar vlerësimeve të modeleve të performancës;
4) faktorët multikolinearitet, të përfshirë në modelin e regresionit të shumëfishtë, të cilët nuk janë të përshtatshëm për stanjacionin e përgjithshëm.
Metodat specifike të zbulimit të multikolinearitetit nuk janë të dukshme, por një numër i numrave të parë empirikë janë miratuar. Në rastin e një numri të madh pikëpamjesh, analiza e regresionit të shumëfishtë duhet të rikujtohet duke parë matricën e korrelacionit të ndryshimeve faktoriale R ose matricës ( HTX).
Matrica e korrelacionit të ndryshimeve faktoriale të quhet një matricë simetrike e koeficientëve linearë të korrelacionit të çiftuar të ndryshimeve faktoriale:
de rij- Funksioni linear i korrelacionit të çiftëzuar të mizhit une- jam unë j-ndryshime faktoriale,
Në diagonën e matricës korrelative, ekziston një, domethënë, koeficienti i korrelacionit të ndryshimit faktorial me vetveten është më i rëndësishmi.
Kur shikoni matricën e dhënë me metodën e zbulimit të faktorëve multikolinearitet, përdoren rregullat e mëposhtme:
1) nëse në matricën e korrelacionit të ndryshimeve faktoriale në prani të korrelacionit të çiftuar për vlerën absolute prej 0.8, atëherë ndryshimi në vlerë, por në modelin e dhënë të regresionit të shumëfishtë të multi-kolinaritetit;
2) llogaritni numrat e fuqisë së matricës së korrelacionit të ndryshimeve faktoriale ? minі ? maksimumi... yaksho ? min<10-5 Pastaj në modelin e regresionit të pranisë së multikolinearitetit. sa shumë
Alsoshtë gjithashtu e mundur të ndërhyhet në dukshmërinë e manifestimit të ndryshimeve faktoriale të shumë kolinaritetit;
3) llogaritni formatin e matricës së korrelacionit të ndryshimeve faktoriale. Nëse vlera është edhe më e vogël, atëherë në modelin e regresionit të pranisë së multikolinearitetit.
Teksti Tsei є mësoni një fragment. 3 libra me 100 mrekulli të mëdha të teknologjisë autori Mussky Sergiy AnatoliyovichLitak zbulimi i distancave të gjata të zbulimit të radios "Boing" E-3 Tse bulo 8 maj 1942 shkëmb në Detin Koral. "Rreth 10 vjet 55 instalime radionokatsіyna 55 zbuluan një grup të madh të magjisë lіtakіv, si një baritore nga një prejardhje pivnіchny. Rreth 11 vjet 13 Hilin spasters "Lexington"
3 libra Enciklopedia e Bezpekit autori Gromov V I1.3.5. Sigurohuni që të zbuloni dhe ato të huaja Xv për t'i parë ato, minat tokësore të rrumbullakëta dhe gjithashtu për të shmangur vonesat që do të kryhen: - për shenjat; - shtojca speciale (minibusë, sonda, stetoskopë); - nga qentë e shërbimit minorosisk. * Shenjat Demasuchi
З libra Відповіді për biletat e provimit nga ekonomometria autori Yakovleva Angelina Vitaliyivna38. Metoda e dobësimit të multi-kolinaritetit Nëse vlerësoj se modeli i regresionit do të transferohet në vikoristovuvati për zhvillimin e lidhjeve ekonomike, atëherë dobësimi i faktorëve shumë-kololinearitet mund të jetë viskoz, gjë që ka të ngjarë të çojë në modelin e gabuar
3 libra Mjekësia dhe psikiatria e anijeve: Fletë mashtrimi autori Nevidomia e autorit 3 libra të Kodit Civil të Federatës Ruse Garantimi i autorit Nga libri " Gjëra Shpygunskі 2 "nëse doni të ruani sekretet tuaja autori Andrianov Volodymyr Illich4.2 Mjete speciale për zbulimin e përplasjeve 4.2.1. Pasqyrë Poshukov Mund të jetë i vogël, me madhësinë e një dentisti, mund të jetë më i madh dhe më i madh. Pasqyrë (Fig. 4.2)
3 libra Krimіnalіstika. fletë mashtruese autori Petrenko Andriy Vitaliyovich27. Rregullat dhe klasifikimi i metodave për identifikimin e gjurmëve 1. Faji i parë për vendosjen e metodave shkatërruese. Gratë duhet të këshillohen të përdorin mikrometoda: nëse nuk heqin asnjë gjurmë yndyrore që gjendet në qelizat e lëkurës. 2. Lërini metodat të ngecin,
З libra Fuqia e shamanëve. Boyova dhe Likuvalna Magjia e Indianëve të perëndimit të egër autori Stukalin Yuriy Viktorovich38. Gjurma e dhëmbëve: veçoritë e veçanta të pamjes dhe shenjave. Krimіnalіstika vivchaє ndjek vetëm dhëmbët në materiale, sipërfaqe, їzhі; shkoni te njerëzit tili - subjekti i vivchennya
3 libra Pidruchnik vizhivannya snajper autori Fedosov Semyon Leonidovich41. Veçoritë e paraqitjes, kultivimi i të korrave dhe gilzit Në shumicën e rasteve, është e mundur të futesh në vendin e gabuar, mënyra e zbulimit të tij mund të jetë: a) vibruese; b) të ngurta. Zbatimi i metodës vibruese për stokun me fuçi të shkurtër është si më poshtë:
3 libra Mashtrimi dhe provokimet në biznesin e vogël dhe të mesëm autori Gladkiy Oleksiy Anatoliyovich57. Bëni shfaqjen e mikro-objekteve.Mikroobjekte.
3 libra Trajnimi bazë për forcat speciale [Vizion ekstrem] autori Oleksiy Ardashev58. Veçoritë specifike të paraqitjes së mikro-objekteve.Poshuk dhe paraqitja e mikro-objekteve. Të gjithë ata mund të shikojnë përreth pa asnjë ndryshim; kur ndryshoni pozicionin e objektit, sigurohet një fletë e pastër letre gjurmuese,
3 libra të autoritMetodat e zbulimit të chaklun-eve "Ka shumë mënyra për të parë një chaklun nga një shaman, unë dua që më shumë njerëz të tingëllojnë me fuqi të detyruar, t'i praktikojnë ato dhe të tjerët," tha chirikaua Apaches. - Ludina mund të kishte jetuar me chaklun dhe jo me fisnikërinë. Për shembull, chaklunkoyu mund të plaçkisë jogon
3 libra të autorit 3 libra të autoritAntizhuchok, abo Për të parandaluar zhvillimin e aparatit spiun Yak tashmë ka filluar, në këtë orë në tregun rus u paraqitën bashkëngjitjet dhe aparatet e zhvillimit bezlich më të popullarizuara të spiunëve: mikroçip prikhovani, sistemik
multikolineariteti- korrelacioni midis të dyve ose decileve të fituesve në regresionin e barabartë. Nëse multikolineariteti është i dukshëm, vlerësimi MNC është formalisht i qartë, por ka një numër të metash:
1) nuk ka shumë ndryshime në haraçin për të prodhuar deri në njëqind ndryshime në vlerësimet e regresionit;
2) vlerësimet mund të jenë falje standarde të mëdha, pak rëndësi, në atë kohë modeli është përgjithësisht i rëndësishëm (indeksi i përcaktimeve është shumë domethënës).
Arsyeja kryesore për njohjen e multikolinearitetit është manifestimi në para-ndjenjën e proceseve që futen menjëherë në veprimet e ndryshimeve të dhëna, por jo në model. Kjo mund të jetë rezultat i një përparimi të paqartë të zonës së subjektit, ose i palosshmërisë së ndërlidhjes në parametrat e objektit paraprakisht.
Ekzistojnë dy lloje të multikolinearitetit: nga ana tjetër.
Për shembull, nëse në model ka një shpjegim të ndryshimit të prejardhjes, atëherë ai zakonisht ndërtohet deri në nivelin e prejardhjes së thjeshtë.
Pjesa tjetër e rivnyannya nuk lejon shpërndarjen e kontributeve për shpjegimin e sjelljes së ndryshimit.
povna(Tërësisht) multi-ngjyra-lineariteti mund të mungojë, nëse ka një ndryshim në linearitetin e funksionit.
chastkova Kolineariteti (i papërfunduar) i fituesve për të arritur lidhjet më të ngushta statistikore lineare dhe për t'i shpjeguar ato me ato të dimrit.
Mungesa e faktorëve multikolinearitet karakterizohet nga vlera e koeficientit të korrelacionit midis tyre. Sa më i rëndësishëm të jetë efikasiteti i korrelacionit, aq më e rëndësishme është shpërndarja për të shpjeguar dimrin dhe aq më pak të rëndësishme do të jenë vlerësimet e efikasitetit të regresionit gjatë ciklit të dimrit. Për këtë, nëse, kur vlerësoni regresionet relative, duke shpjeguar ato të dimrit dukeshin të parëndësishme, atëherë është e nevojshme të zyasuvati, të cilët nuk janë në mesin e tyre të lidhur fort me njëri -tjetrin. Për të gjithë sigurimet matrica e korrelacionit(Çmimi transferohet sipas paketave standarde statistikore), dhe rëndësia statistikore e koeficientëve të korrelacionit të çiftëzuar ndryshon. Nëse ekziston një korrelacion i fortë (koeficienti i korrelacionit për një vlerë absolute më shumë se 0.7), përfshihet një nga bastet e lidhura me njëri -tjetrin, ose merret në kontekstin e shpjegimit të funksionit të vogël. Sa i parëndësishëm ishte vetëm një ndryshim, atëherë ai mund të jetë fitimtar ose ta zëvendësojë atë.
Për vlerësimin e dukshmërisë së multikolinearitetit, matrica e korrelacionit ndërfaktor mund të përdoret si një matricë, dhe rëndësia e multikolinearitetit mund të vlerësohet për statistika shtesë.
Në një numër të llojeve të multikolinearitetit, nuk është aq e keqe serioze sa duhet të jetë. Të gjitha për të depozituar me qëllim të avancimit. Nëse arsyeja kryesore për modelin është vetëm të parashikojë vlerën e dimrit të djerrë, atëherë me një efikasitet të madh të përcaktimeve () prania e multikolinearitetit nuk njihet në cilësitë parashikuese të modelit. Ndërsa e shënoj vlerën e modelit the futjen e faktorit të lëkurës në një rrudhë të kulluar, atëherë shfaqja e multikolinearitetit është një problem serioz.
Metoda më e thjeshtë e përdorimit të shumëkolinearitetit є kalimi nga një model në një numër modelesh të ndërlidhura dimërore.
Lëkundjet e multikolinearitetit nuk do të qëndrojnë në mes të dridhjeve, atëherë, mbase, nëse ka një dridhje të multikolinearitetit, nuk do të jetë shumë serioze. Për të ndryshuar shumëkolinearitetin në numrin e vipadkiv, për të plotësuar sasinë e vibrka obsyag.
Në një numër njerëzish, problemi i multikolinearitetit mund të sillet rreth ndryshimit të specifikës së modelit: ose forma e modelit ndryshon, ose zyrtarët që nuk janë të përfshirë në modelin e parë shtohen, por thjesht përzihen me djerrin.
literaturë:
1. Єlisєєva І.І. Ekonometria: pidruchnik. M.: Financat dhe Statistikat, 2008.
2. Borodich S.A. ekonometrike: i dërguari navchalny... Minsk: Nové znannya, 2001 ..
3. Kremer N.Sh. Ekonometria: një mbajtës për studentët e pengjeve më të rëndësishëm. M.: UNITY-DANA, 2008.
Me sa duket, në radhët e llojeve të multikolinearitetit nuk është një “e keqe” aq e rëndë sa të raportojnë probleme të theksuara në bazë të shfaqjes së atij dobësimi. Në thelb, gjithçka ruhet për të arritur qëllimin.
Nëse baza e modelit është parashikimi i vlerës së ardhshme të dimrit të falur, atëherë me arritjen e efikasitetit të madh të përcaktimit të R2 (gt; 0.9) manifestimi i).
Sapo është e nevojshme të rrisni sasinë e hapave në lëkurë dhe të shpjegoni ndryshimet në ato të rëna, atëherë multikolineariteti, pasi çojmë në përmirësimin e faljeve standarde, është më e rëndësishme për gjithçka, të bëjmë panairin pjesa e atyre të dimrit. Situata multikolineariteti është një problem serioz.
Metoda e vetme e përdorimit të multikolinearitetit, e lidhur me çdo lloj rënie, nuk është një ëndërr. It’sshtë e lidhur me atë, e cila është shkaku dhe trashëgimia e shumëkolinaritetit e paqartë dhe pse ka shumë rezultate të dridhjeve.
Vinatok i modeleve të të ligjve (të tyre).
Metoda më e thjeshtë e përdorimit të multi-kolinaritetit є kalimi nga një model në një numër modelesh të ndërlidhura të dimrit. Kur ruani këtë metodë, është e nevojshme ta mbroni atë. Nisur nga situata, ka shumë specifika, ndaj në modelet ekonomometrike të aplikuara nuk është e mundur të bëhen ndryshime shpjeguese në kohë të qeta, për sa kohë që multikolineariteti nuk bëhet problem serioz.
Otrimannya dodatkovyh haraçet për një vibirka të re
Lëkundjet e multi-kolinaritetit nuk do të qëndrojnë në mes të dridhjeve pa mes, atëherë, ndoshta, nëse ka një dridhje të multikolinearitetit, NUK do të jetë aq serioze. Për të ndryshuar ngjyrën shumëngjyrëshe, është e nevojshme të përfundoni ndryshimin në sasinë e dridhjeve. Për shembull, me homazhet viktoriane, mund të shkoni në haraçet tremujore. Një rritje në numrin e variancave të dhëna më të shpejta të koeficientëve të regresionit dhe në të njëjtën rritje në rëndësinë statistikore. Sidoqoftë, refuzimi i dridhjes së re ose zgjerimi i të vjetrës nuk shoqërohet domosdoshmërisht me vitrat serioze. Përveç kësaj, një mesazh i tillë mund të përdoret për auto-korrelacion. Problemi është të anashkaloni potencialin e metodës së dhënë.
Ndryshimi i specifikës së modelit
Në një numër njerëzish, problemi i shumëkolinearitetit mund të rishikohet nga një ndryshim në specifikat e modelit: ose forma e modelit ndryshon, ose ndryshimet shpjeguese nuk janë dhënë në modelin e parë, megjithëse në mënyrë të qartë. yaksho Metoda daneze eja, atëherë yogo vikorystannya ndryshon shumën e shesheve vidhilen, dhe nga vetja shpejt regresioni standard i faljes. Tse për të prodhuar deri në ndryshimin e faljeve standarde të kofіtsієntіv.
Vikoristannya para informacionit në lidhje me parametrat
Edhe nëse kërkohet modeli i regresionit të shumëfishtë, është e mundur të shpejtohet informacioni i përparmë, në të ardhmen, sipas vlerave të shifrave të performancës së regresionit.
Në përgjithësi, kuptimi i funksioneve, sigurimi për çdo model të mëparshëm (zgjidhni më të thjeshtë), ose për një model të ngjashëm, për dridhjet e dekurajuara më parë, mund të jeni fitimtarë për thyerjen e momentit të modifikimit në Danimarkë.
Shikoni ato më të rëndësishmet për të shpjeguar ato të dimrit. Procedura për dorëzimin e fundit të elementeve
Kalimi në një numër minimal shpjegon ndryshimin e informacionit të kopjuar, por mund të jepet me shenja të ndërlidhura fort. Është e njëjta gjë me tsim e stilit në kohët e multikolinearitetit për të shpjeguar dimrin.
hej
performanca e shumëfishtë
Korrelacionet e dimrit të djersës Y dhe grupit për të shpjeguar dimrin X 1, X 2, ..., Xm. Fito një fillim si një djalë ekstravagant
regresioni Y = b0 + KX1 + b2X2 + ... + bmXm. Hajde & amp; = R-1 - matricë, e mbështjellë në matricën R:
Sheshi Todi i efikasitetit Ry.X = Rr (xi, x2, .., x) mund të llogaritet me formulën:
Udhëzimet për Pavarësinë e vlerësimit R * 2.X të performancës së përcaktimit R2y.X Mund të vigjilojnë:
(Nëse, sipas formulës (6.7), nëse numri është negativ, atëherë vvazayut
Nizhnya dovircha meza për
filloni
prapa formulës:
Në praktikë, kur merret parasysh të ushqyerit për ato që shpjegojnë ndryshimet që duhen përfshirë në model, shpesh është zëvendësuese të zbatohet procedura për shpërndarjen e fundit të elementeve. 
(J = 1, 2, ..., m). Me tsom
merr sheshin e gjarprit
korrelacioni i funksionit të çiftuar
hej
në buxhetin më informues xp. Ne do t'ju lejojmë të paguani për dërgimin për pasigurinë e performancës
(Për m = 1) dhe skajin e poshtëm të kordonit R2min (1).
çifti më informues jxp, xq). Më pas ata llogarisin korrigjimet për pasigurinë e performancës (për m = 2)
cord kordoni më i ulët i energjisë R2min (2).
Procedura duhet të vazhdojë deri në një festë të qetë, nëse në një kohë të shkurtër (deri në +1), do të shihni mendjen:
Todi në model përfshin ndryshimet më informuese, të shkurtuara në të parën në crocs. Me sa duket, në formulat (6.7) dhe (6.8), në të cilat është e nevojshme të merren vlera të ndryshme të numrit të krokit.
Në fakt, metoda nuk është garanci se mund të përdoret për multikolinaritetin.
Metodat Vikoristovuyt dhe іnshі të përdorimit të multicollinearnostі.
Aplikimi 6.1. Defin përkufizime të tilla të të dhënave (Tabela 6.1):
Tabela 6.1
Dani për metodën e përfshirjes së fundit
| X1 | X2 | X3 | Keni |
| 1 | 1,5 | 0,7 | 12 |
| 2 | 2,5 | 1,2 | 20 |
| 3 | 1 | 1,4 | 15 |
| 4 | 5,5 | 1,9 | 41 |
| 5 | 3 | 2,5 | 33 |
| 6 | 3 | 3,1 | 35 |
| 7 | 2,8 | 3,5 | 38 |
| 8 | 0,5 | 4 | 28 |
| 9 | 4 | 3,8 | 47 |
| 10 | 2 | 5,3 | 40 |
Futet lehtësisht në ndryshimin e lëkurës së kulluar për të shpjeguar mjedisin e dimrit. Raporti i performancës së shumë çifteve
Todi:
Një hyrje e qartë e çifteve të dimrit (x1, x2) dhe (x1, x3) në tokën e falur. Një përzgjedhje e basteve është qartë e dukshme në bastet e fituesve (x1, x2).
icuvum uvjpcuuivi, ichsdul rsimsldsіtshіm msііda ііі ^ ісдіьсіїський-
shkoni te fituesit, në hapin tjetër përfshini dy fitues shpjegues. Otzhe, teorikisht, іvnyannya nabude viglyadu:
Metoda e krehjes
"Metoda e krehrit" ("kreshta-regresioni") e multi-kolinaritetit është lehtësisht e dallueshme. Metoda e ithtarëve nga A.E. Hoerl në 1962 p і qëndron, nëse matrica (xtX) është afër virogjenisë. Tek elementët diagonale të matricës (xtX) ekziston një numër i vogël (nga 0.1 në 0.4). Në të njëjtën kohë, duhet të bëni rregullime në vlerësimet e parametrave të standardit. Alle faljet standarde të vlerësimeve të tilla në kohë multikolineariteti më të ulët se faljet jepen me metodën më të zakonshme të katrorëve më të vegjël.
Shtojca 6.2. Vyhіdni danі paraqiti «tab6 2 Korrelacioni Koeficient
karrierës
për të treguar fuqinë e multikolinearnostit.
Tabela 6.2
Të dhëna për shumëkolinearitet të mëtejshëm duke përdorur metodën e krehjes
| x1 | x2 | Keni |
| 1 | 1,4 | 7 |
| 2 | 3,1 | 12 |
Todi otrimaєmo rivnyannya y = 2,63 + 1,37x1 + 1,95x2. elemente diagonale matricë e mbështjellë Ulet ndjeshëm dhe do të jetë e barabartë me z00 = 0.45264, z11 = 1.57796, z00 = 0.70842, gjë që do të zvogëlojë faljet standarde të kafesë në një rënie.
përmbledhje
Ndër tiparet kryesore, deri në të cilat mund të sillen multikolinearitetet, mund të shihni ofenduesin:
- kur konvertohen hipotezat themelore për parëndësinë e koeficientëve të shumë regresioneve, për shkak të rëndësisë shtesë të kriterit t në një numër të madh të llojeve të regresioneve, duhet të merret, duke protestuar për regresionet kur konvertohet
- vlerësimet otrimanі e koeficientëve іvnyannya regresioni shumës në shenjat kryesore të parashikuara në mënyrë të pajustifikuar ose mund të jenë të gabuara;
- ofrim shtesë i një ose dy haraçeve për vlerësimin e performancës së modelit;
- Manifestimi i multi-kolinearitetit në modelin e shumë-regresionit mund të jetë i paautorizuar për një stagnim të caktuar (për shembull, për të nxitur parashikime).
- Çfarë lloj multikolineariteti?
- Cilët janë treguesit që tregojnë manifestimin e multikolinearitetit?
- Pse duhet të sigurohet matrica XTX me një multikolinearitet të plotë?
- Si mund të tregoni për performancën shqisore kur shpjegoni ndryshimin në kontekstin e multikolinearitetit?
- Yake po transformohet në metoda Grebnova, çfarë mund të bëj?
- Cili është rendi në metodën e rritjes së fundit të numrit për të shpjeguar ndryshimet?
- Si do ta tregoj korrelacionin?
- A do t'ju tregoj një lidhje private?
Nxënësi është fajtor për razdilin e dhënë: fisnikëri
- problemet kryesore që lindin kur MNC është dëmtuar ka të bëjë me praninë e multikolinearitetit;
- metodat e zbulimit dhe përdorimit të multikolinearitetit; vmіti
- për të zbuluar shkatërrimin e ndryshimit klasik të mendjes dhe MIK - multicollinearnost;
Volodya
- metodat e zbulimit të dëshmive të dështimit të ndryshimeve të MIK-ut;
- metodat e multikolinaritetit të usunennya.
kuptimi i multikolinearitetit
multikollinearnost të quhet visoka e këmbëve të corelyuvati ™ dy apo edhe decilkoh shpjegojnë dimrat në shumëzimin e regresioneve. Linja ekstremisht multikolineariteti e rënies mund të shpjegohet me dimër. Vvazhaєtsya, të cilat dy ndryshime X, - dhe X janë të lidhura fort, pasi një koeficient vibrues i korrelacionit dy shpjegojnë fituesit r xx. >0,7.
Qartë Shiko multikolineariteti.
1. Suvora multi -collinearity - manifestimi i lidhjes funksionale lineare mund të shpjegohet me dimrin (disa edhe lidhjen lineare me dimrin e falur). Lidhja mes tyre shpjegohet me anë të dimrit - funksionale.
Multikolinariteti Suvora nuk lejohet në mënyrë të qartë për shkak të rëndësisë së performancës së regresionit b tі bj dhe të japin kontribute për të shpjeguar ndryshimet Xjі Xj në tokën djerrë të U.
2. Shumëngjyrësh-lineariteti i dobët - manifestimi i një korrelacioni të fortë linear mund të shpjegohet me dimrin (nganjëherë edhe dhe djerrë). Me një multikolinearitet të dobët të lidhjeve, ato mund të shpjegohen në lidhje me korrelacionin.
palosje problemet e multikolinearitetit të fushës në ofensivë.
- 1. Lidhjet e korrelacionit є varen. Problemi i multikolinearitetit është forca e shfaqjes së lidhjeve korrelative.
- 2. Kriteret e paqarta për vlerën e multikolinearitetit nuk janë të qarta.
- 3. Multikolinariteti i Suvor do të thyejë mendjen 5 teoremat e Gausit - Markov dhe do të parandalojë që regresioni të mos fryhet (Div. Ch. 4, paragrafi 4.1), si dhe teoremat e sistemit Kronecker - Capella të rivnyan maє bezlich rishhen.
- 4. Multikolinariteti Lax e bën të vështirë për robotin, por nuk e mbingarkon modelin e saktë.
Është e qartë se çfarë është thënë për problemin e multikolinearitetit. pershendetje T shpjegojnë zyrtarët X (, X 2, ..., X t Matrica e korrelacionit ndërfaktor bazohet në çiftin e korrelacionit funksional dhe mau viglyad
I dashuri Kofіtsієnt Korelyatsії r x NS filloni me Formula 1
Me sa duket, aq jak r xx = 1, une = 1,2,..., T,і r x x. = r x x., pastaj jepet matrica simetrike
Nëse lidhjet midis faktorëve që rrisin ditën, atëherë elementët jo -diagonale të matricës së korrelacionit ndërfaktor do të kushtojnë zero, dhe vizitori do të jetë në gjendje të bartë të njëjtën gjë: | R xx = 1.
prapanicë 7.1
Nekhai є chotiri shpjegojnë ndryshimet X b X->, X 3, Af Kur jashte korrelacion reciprok mіzh zminnymi (> Xx= 0) matrica e matricës së korrelacionit ndërfaktor
Lloji i prototipit: nëse lidhja midis faktorëve është edhe më e saktë (praktikisht funksionale), atëherë forma e matricës së korrelacionit ndërfaktor do të jetë zero.
prapanicë 7.2
Є chotiri duke shpjeguar ndryshimet X lt X 2, X 3, X 4, ekziston një lidhje e fortë funksionale mes tyre. (G. x. H.= 1). Todi
Visnovok. Provat e multikolinearitetit mund të konfirmohen nëse e njihni matricën e matricës së korrelacionit ndërfaktor. jaksho | R xx.| 1,, pastaj multikollinearnosti gjatë ditës, por edhe | L |
Plotësisht shumëngjyrësh - ekuivalentimi i matricës së matricës së korrelacionit ndërfaktor në zero - është më i dukshëm në teori, dhe në praktikë, kur njerëzit e shpjegojnë atë, korrelacioni është edhe më i fortë. r x NS> 0.7, jo funksionale r x NS =1.
Respekti 7.1. Informacioni bazë mbi multikolinearitetin gjatë ditës së rënies dhe kushtet e dimrit, i cili është treguar në Shtojcën 7.3.
prapanicë 7.3
Є vibirka për 10 grupe kujdes (Tabela 7.1).
Tabela 7.1
Dani për shembull 7.3
Në rastin e një shumëllojshmërie të rrezikshme іsnu Suvor në një dukuri të përditshme të gabimit dhe minusit: x, * f (xj), g * j.
Matrica e koeficientëve të korrelacionit të shokëve
Karta e biznesit për matricën qendrore është -0,003402, kështu që është praktikisht e pamundur t'i transportoni ato në zero. Ata flasin për shumëkolinearitetin e plotë në dridhje. Koeficientët e korrelacioneve të çiftuara.g | 2 І.Г 23 edhe më e lartë.
Një matricë e re e koeficientëve të çiftuar të korrelacionit R yx. duke përfshirë performancën e korrelacionit çift të zyrtarëve me rezultatin g 1 / g. dhe faktorët në veten time r x. NS:
Me sa duket, në rastin e multikolinearitetit, modeli i regresionit përfshin ata zyrtarë, të cilët janë më të lidhur fort me dimrin e lënë, por më pak të lidhur me faktorë të tjerë.
Shkaqet e multi-kolinaritetit fyese:
- 1) pomilkov përfshiu në regresionin ryvnyannya dy ose më shumë rreshta të rënë për të shpjeguar dimrin;
- 2) dy (ose më shumë) ndryshime shpjeguese, në një situatë normale janë të lidhura dobët, në një dridhje konkrete ato janë të lidhura fort;
- 3) modeli përfshin një shpjegim të dimrit, i lidhur fort me dimrin e dështuar (një ndryshim i tillë quhet dominues).
- 2 Termi kolinaritet karakterizon linearitetin e lidhjeve midis dy lidhjeve të ndryshme. Multicolornearnost nënkupton linjën e komunikimit midis gjithnjë e më pak dy mënyra për ta shpjeguar atë në drejtim të ndryshimit. Në praktikë, zgjidhet një term - multikolineariteti.
- Ch. 2 është një lloj formula - e gjithë formula (2.9).
Multikolinariteti do të thotë që në një model regresioni të shumëfishtë për dy ose numër më i madh dimri i pavarur (faktorët) janë të lidhur së bashku me një vijë të sheshtë të zbehjes, me fjalë të tjera, ekziston një nivel i lartë korrelacioni ().
Gjurmët e shumëkolinearitetit:
1. Trashëgimia e parë praktike e multikolinearitetit është një variancë dhe variancë e madhe e vlerësimeve të parametrave, të llogaritur me metodën e katrorëve më të vegjël.
2. Trashëgimia tjetër praktike e linearitetit shumëngjyrësh - rritja e intervaleve bazë të shfaqjeve teorike të regresionit linear.
3. Ka një ndryshim në statistikat e performancës, kështu që ka shumë shikueshmëri në lidhje me parëndësinë statistikore të performancës.
4. Koeficientët për regresionet bëhen edhe më të ndjeshme ndaj ndryshimeve të fundit.
5. Bëhet më e vështirë të regjistrohet lëkura e dimrit në mënyrë që të shpjegohet varianca e shenjës.
Ashtë për të ardhur keq që nuk ka një qasje të vetme për përcaktimin e multikolinearitetit. Ndoshta një numër metodash për testimin e manifestimit të multikolinaritetit.
1) Vlera e lartë e performancës së përcaktimeve dhe statistikat e ulëta të minatorëve.
2) Vlera më e lartë e veçorive private të korrelacionit. Sidoqoftë, qya umova është e pasur, nuk është mirë mendja e nevojshme manifestimi i multikolinearitetit. Ju mund të jeni në gjendje të lundroni me vlera krejt të vogla të koeficientëve të korrelacionit, nëse numri i faktorëve është më shumë se dy.
3) Testi Farrar-Glober.
Unë do ta përmend të gjithë testin: të shkaktoj regresion para-adoleshent.
Koeficienti i përcaktimit dhe performancës së përcaktimeve në regresionin e zakonshëm, të cilët lidhin faktorin me faktorë të tjerë Për shembull, performanca e përcaktimeve të regresionit të mëposhtëm:
Për gjendjen e lëkurës, përcaktimi i trajtimit me rozrakhovuєmo:
Test rishqyrtimi
me hipoteza konkurruese
Llogaritja e vlerës në proporcion me vlerat kritike, ne i njohim tabelat e rritjes së Fischer me shkallët e lirisë dhe nivelin e dhënë të rëndësisë. Likeshtë si një hipotezë zero dhe një faktor i rëndësishëm, por një faktor multikolineariteti; sikur hipoteza zero pranohet dhe tejkalohet, por faktori nuk është multikolineariteti.
Për mënyrat usunennya multicolornearnost іsnu kіlka.
Mënyra e parë. Nëse ekzistojnë dy faktorë dhe multikolineariteti, atëherë një nga faktorët përfshihet në pamje.
