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) |
Приклад дослідження наявності мультиколінеарності на основі алгоритму Фаррара–ГлобераРозглянемо дослідження впливу на економічний показник – реальне споживання країни (у млрд.. грн.) трьох факторів: – купівлі та оплати товарів і послуг (у млрд.. грн.), – усіх заощаджень від загального грошового доходу (у % від загальної суми доходу), – рівня ставки ПДВ (у %). Необхідно перевірити фактори на мультиколінеарність. Таблиця 4.1 Дані до задачі
Таблиця 4.1 (продовження)
Розв'язання 1-й крок: нормалізуємо змінні економетричної моделі за формулою: де кількість спостережень; кількість незалежних змінних; – середня арифметична незалежної змінної ; – середнє квадратичне відхилення незалежної змінної . Обчислюємо середні арифметичні значення: Обчислюємо середні квадратичні відхилення: Будуємо матрицю нормалізованих змінних . 2-й крок: Будуємо кореляційну матрицю (формула 4.2): 3-й крок: Обчислюємо визначник кореляційної матриці R: . Обчислимо експериментальне значення критерію (формула 4.3): . Порівняємо значення з табличним при ступенях свободи та рівні значущості : . Так як , то в масиві незалежних змінних існує мультиколінеарність у сукупності. 4-й крок: визначимо матрицю похибок (формула 4.4): 5-й крок: Розрахуємо експериментальні значення критеріїв (формула 4.5): . Розраховані значення критеріїв порівняємо з табличним при рівні значущості та ступенях свободи і : . Оскільки кожне експериментальне значення більше від табличного: робимо висновок, що кожна незалежна змінна мультиколінеарна з іншими. Визначимо коефіцієнти детермінації для кожної змінної (формула 4.6): 6-й крок: знайдемо часткові коефіцієнти кореляції (формула 4.7), які характеризують щільність зв'язку між двома змінними за умови, що інші змінні не впливають на цей зв'язок (існування парної мультиколінеарності): Якщо порівняти абсолютні значення часткових і парних коефіцієнтів, то можна побачити, що перші значно менші, ніж останні. Тому на основі знання часткових коефіцієнтів кореляції висновок про мультиколінеарність робити неможливо. Для цього необхідно ще виконати 7-й крок. 7-й крок: Розрахуємо експериментальні значення критеріїв (формула 4.8): Розраховані значення критеріїв порівняємо з табличним при рівні значущості та ступенях свободи: Оскільки ,,то між першою та другою незалежними змінними існує мультиколінеарність. Висновок: у масиві незалежних змінних існує мультиколінеарність. Доцільно виключити з масиву незалежних змінних або змінну або змінну та будувати двохфакторну лінійну модель.
Дата добавления: 2014-10-23; Просмотров: 4091; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |