В случае, когда мера максимальной сопряженности принимает значения, близкие к 1, то можно утверждать, что в модели присутствует мультиколлинеарность

В случае, когда мера максимальной сопряженности принимает значения, близкие к 1, то можно утверждать, что в модели

• присутствует мультиколлинеарность

• отсутствует мультиколлинеарность

• присутствует автокорреляция

Определите по представленной ниже матрице корреляций между какими из независимых переменных существует мультиколлинеарность

• между первой и второй

• между второй и третьей

• между первой и третьей

• мультиколлинеарность отсутствует

Для определения наличия мультиколлинеарности используют

• обычный метод наименьших квадратов
• метод Феррара-Глобера
• метод регрессии на главных компонентах и метод гребневой регрессии

В случае мультиколлинеарности все оценки параметров модели или их большая часть будут:

• статистически значимыми при высоком значении коэффициента множественной корреляции
• статистически незначимыми при высоком значении коэффициента множественной корреляции
• статистически значимыми при низком значении коэффициента множественной корреляции

Для устранения мультиколлинеарности используют:

• метод оценки максимальной сопряженности

• метод Феррара-Глобера

• метод Неймана-Голдшейна

• метод ридж-регрессии

• метод оценки параметров стандартихзованной модели

• метод главных компонент

Какой из перечисленных ниже методов не используется для выявления мультиколлинеарности в модели:

• определение величины определителя матрицы XT* X

• расчет минимального собственного числа матрицы XТ *X
• расчет меры обусловленности матрицы XT*X по Нейману-Голдштейну
• метод Феррара-Глобера

• метод гребневой регрессии

• определение меры максимальной сопряженности

Определите по представленной ниже матрице корреляций между какими из независимых переменных существует мультиколлинеарность

• между первой и второй

• между второй и третьей

• между первой и третьей

• мультиколлинеарность отсутствует

Процедура вычисления частного коэффициента корреляции между двумя переменными связана с устранением:

• линейного влияния других переменных
• нелинейного влияния других переменных

Какой из перечисленных критериев отражает наличие (отсутсвие) мультиколлинеарности во всем массиве независимых переменных

· F- критерий

· Х2- критерий

· t-критерий

В случае, когда мера максимальной сопряженности принимает значения, близкие к 0, то можно утверждать, что в модели

· присутствует мультиколлинеарность

· отсутствует мультиколлинеарность

· присутствует автокорреляция

Дата добавления: 2015-08-29