Les 2 types de multicolinéarité
Multicollinearity lorsque survient une relation linéaire existe entre deux ou plusieurs variables indépendantes dans un modèle de régression. Dans la pratique, vous rencontrez rarement multicolinéarité parfaite, mais de haute multicolinéarité est assez fréquent et peut causer des problèmes importants pour votre analyse de régression.
Deux types de multicolinéarité existent:
Multicolinéarité parfaite se produit lorsque deux ou plusieurs variables indépendantes dans un modèle de régression présentent une déterministe (parfaitement prévisible ou ne contenant pas de hasard) relation linéaire. Lorsque les variables parfaitement colinéaires sont inclus comme variables indépendantes, vous ne pouvez pas utiliser la technique MCO pour estimer la valeur des paramètres. Multicolinéarité parfaite, par conséquent, viole l'un des modèles de régression linéaire classique (CLRM) hypothèses.
Haute multicolinéarité les résultats d'une relation linéaire entre vos variables indépendantes avec un haut degré de corrélation, mais ne sont pas totalement déterministe (en d'autres termes, ils ne disposent pas de corrélation parfaite). Il est beaucoup plus fréquent que son homologue parfait et peut également être problématique quand il vient à l'estimation d'un modèle économétrique.
Dans la pratique, la multicolinéarité parfaite est rare et peut être évité avec une attention particulière aux variables indépendantes du modèle. Toutefois, haute multicolinéarité est assez fréquent et peut créer des problèmes d'estimation graves. Pour cette raison, lorsque les économètres pointent vers un problème de multicolinéarité, ils sont généralement référence à haut Multicolinéarité plutôt que parfait multicolinéarité.
-
Comment utiliser régressions linéaires dans l'analyse prédictive - L'estimation économétrique et les hypothèses de CLRM
- Econometrics: le choix de la forme fonctionnelle de votre modèle de régression
-
Econométrie et le modèle log-linéaire -
Économétrie pour les nuls -
L'estimation de la fonction de régression et les résidus
Haute multicolinéarité et votre modèle économétrique Des résultats de haute multicolinéarité d'une relation linéaire entre vos variables indépendantes avec un haut degré de corrélation, mais ne sont pas totalement déterministe (en d'autres termes, ils ne disposent pas de corrélation…
Comment désaisonnaliser les données de séries chronologiques Dans de nombreux cas, les tendances saisonnières sont supprimés des données de séries chronologiques quand ils sont libérés sur les bases de données publiques. Les données qui a été dépouillé de ses tendances saisonnières est appelé…
Comment estimer les effets de saisonnalité Effets de saisonnalité peuvent être corrélées avec vos deux variables dépendantes et indépendantes. Afin d'éviter de confondre les effets de saisonnalité avec ceux de vos variables indépendantes, vous devez contrôler explicitement pour la…
Comment sélectionner des variables indépendantes pour votre modèle économétrique L'une des décisions les plus importantes que vous faites lorsque vous spécifiez votre modèle économétrique est variables à inclure comme variables indépendantes. Ici, vous trouverez ce que des problèmes peuvent survenir si vous incluez trop…
Comment mettre en place la fonction de régression de la population (PRF) modèle Avant de commencer avec l'analyse de régression, vous devez identifier le regre de populationsfonction de Sion (PRF). Le PRF définit la réalité (ou votre perception de celui-ci) en ce qui concerne votre sujet d'intérêt. Pour l'identifier, vous…
Multicolinéarité parfaite et votre modèle économétrique Obtenir une emprise sur multicolinéarité parfaite, ce qui est rare, est plus facile si vous pouvez imaginer un modèle économétrique qui utilise deux variables indépendantes, telles que les suivantes:Supposons que, dans ce modèle,où les…
Précisant votre modèle de régression de l'économétrie En économétrie, le modèle de régression est un point de départ commun d'une analyse. Comme vous définir votre modèle de régression, vous devez tenir compte de plusieurs éléments:La théorie économique, l'intuition et le bon sens devraient…
Test de hétéroscédasticité avec le test blanc En économétrie, un test extrêmement commun pour hétéroscédasticité est le test de White, qui commence en permettant le processus d'hétéroscédasticité à une fonction d'un ou plusieurs de vos variables indépendantes. Il est similaire à…
Statistiques des entreprises: recours à l'analyse de régression pour déterminer la validité des relations L'analyse de régression est une des techniques statistiques les plus importantes pour les applications d'entreprise. Il est une méthode statistique qui permet d'estimer la force et la direction de la relation entre deux ou plusieurs variables.…
Connexion à la corrélation et relations linéaires Votre travail ici est de trouver et d'interpréter les résultats d'une droite de régression et de ses éléments et de vérifier soigneusement exactement comment bien votre ligne correspond. Note: Régression suppose que vous avez trouvé qu'une…
Comment les entreprises utilisent des statistiques d'analyse de régression L'analyse de régression est un outil statistique utilisé pour l'étude des relations entre les variables. Habituellement, l'enquêteur cherche à savoir l'effet causal d'une variable sur une autre - l'effet d'une hausse des prix sur demande, par…
Comment interpréter un coefficient de corrélation r Dans les statistiques, le coefficient de corrélation r mesure la force et la direction d'une relation linéaire entre deux variables sur un nuage. La valeur de r est toujours comprise entre 1 et -1. Pour interpréter sa valeur, voir lequel des…
Connaître les conditions pour la régression Avec la régression linéaire simple, vous recherchez un certain type de relation entre deux variables quantitatives (numériques) (comme GPA-lycée et au collège GPA.) Cette relation privilégiée est une relation linéaire - Celui dont les paires…
Déterminer le rôle de variables dans les statistiques de la psychologie Dans les statistiques de la psychologie, les études de recherche qui impliquent la collecte des données quantitatives (toutes les données qui peut être compté ou rendu sous forme de nombres) exigent habituellement que vous récupériez et…