6 Мультиколлинеарлық
Ең кіші квадраттар әдісін пайдаланып жиындық регрессия моделін құруда басты мәселелердің бірі мультиколлинеарлық болып табылады. Регрессия теңдеуінде екі немесе бірнеше түсіндіруші айнымалылардың корреляциялық байланысын мультиколлинеарлық деп атайды. Мысалы: түсіндіруші айнымалылар құрамына қолда бар кіріс және тұтыну кіретін болса, онда олардың екеуіде корреляциялық байланыста болады. Егер түсіндіруші айнымалылар арасында қатал функционалдық тәуелділік болса, онда мультиколлинеарлық толық (жетілген) деп аталады. Мультиколлинеарлық тек қана жиындық регрессия моделінің мәселесі болуы мүмкін. Регрессия моделі мына түрде берілсін
(1)
Түсіндіруші айнымалылар арасында қатал сызықтық байланыс болсын
(2)
онда (1) теңдеуін мына түрде жазуға болады
немесе
деп белгілеп, қос сызықтық регрессия теңдеуін аламыз
(3)
Ең кіші квадраттар әдісін пайдаланып және коэффициенттерін табу қиын емес.
(4)
(4) жүйе белгісіздерден тұрады. Мұндай жүйенің көп жағдайда шексіз көп шешімі болады. Ендеше толық мультиколлинеарлық регрессия теңдеуінің коэффициенттерін бірмәнді анықтауға және түсіндіруші айнымалылардың тәуелді айнымалыға әсер ету мөлшерін анықтауға мүмкіндік бермейді.
Бұл жағдайда аталған коэффициенттер туралы негізделген статистикалық тұжырым жасауға болмайды. Сондықтан мультиколлинеарлық болған жағдайда регрессияның коэффициенттері және регрессия теңдеуі туралы тұжырым сенімді емес. Толық мультиколлинеарлық көбіне теориялық мысал ретінде кездеседі. Нақты жағдайларда түсіндіруші айнымалылар арасындағы корреляциялық тәуелділік тығыз, ал функционалдық тәуелділік қатал емес болады. Мұндай тәуелділік толық емес (жетілмеген) мультиколлинеарлық деп аталады.
Достарыңызбен бөлісу: |