Явление мультиколлинеарности и способы ее устранения.

Мультиколлениарность – это совместная или множественная взаимозависимость объясняющих переменных моделей.

Мультиколлинеарность в строгом смысле(полная мультиколлениарность) определяется нарушением одного из требований теоремы Гауса Маркова, а именно требованием к рангу матрицы Х: регрессоры модели X1, X2, …Xk характеризуются свойством полной мультиколлениарности, если ранг матрицы наблюдаемых значений регрессоров меньше К.

Ранг матрицы – максимальное число линейно-независимых строк-столбцов.

, если выполняется условие:

и только если:

Реальная(частичная) мультиколлениарность – наблюдается в случае наличия достаточно тесных связей между регрессорами.

Способы устранения:

1. Исключение переменной из модели

2. получение дополнительных данных или новой выборки

3. изменение спецификации модели

4. преобразование переменных