![]() КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Алгоритм Фаррара–Глобера
Алгоритм Фаррара–Глобера застосовує три види статистичних критеріїв для виявлення мультиколінеарності: • усього масиву незалежних змінних (критерій • кожної незалежної змінної з усіма іншими (F - критерій); • кожної пари незалежних змінних (t -критерій). Порівнявши ці критерії з їх критичними значеннями, можна зробити конкретні висновки щодо наявності чи відсутності мультиколінеарності незалежних змінних. Алгоритм Фаррара–Глобера складається з семи кроків. 1-й крок: нормалізувати змінні
де 2-й крок: на основі матриці
де
3-й крок: визначити обчислити експериментальне значення критерію
порівняти значення 4-й крок: визначити матрицю похибок:
5-й крок: розрахувати F - критерії:
де експериментальні значення критеріїв розрахувати коефіцієнти детермінації для кожної змінної:
6-й крок: знайти часткові коефіцієнти кореляції, які характеризують щільність зв'язку між двома змінними за умови, що інші змінні не впливають на цей зв'язок (існування парної мультиколінеарності):
де Якщо порівняти конкретні числові значення часткових і парних коефіцієнтів, то можна побачити, що перші значно менші, ніж останні. Тому на основі знання парних коефіцієнтів кореляції висновок про мультиколінеарність робити неможливо. Для цього необхідно виконати 7-й крок. 7-й крок: розрахувати t -критерії:
значення критеріїв
Висновки: 1. Між незалежними змінними може існувати лінійна залежність, однак вона може й не бути явищем мультиколінеарності змінних, а тому не впливатиме на кількісні оцінки параметрів моделі, розрахованих за допомогою звичайного МНК. 2. Якщо 3. Якщо 4. Аналізуючи F- і t - критерії, робимо висновок, яку зі змінних треба виключити з моделі (зрозуміло, якщоце можливо з економіко-логіко-теоретичних міркувань). 5. Якщо виконавши пп. 2-4, ми не досягли мети, тобто не усунули мультиколінеарність, оцінку параметрів моделі слід обчислювати за допомогою іншого методу, наприклад методу головних компонентів (або однієї з його модифікацій).
Дата добавления: 2014-10-23; Просмотров: 1929; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |