Мультиколлинеарность – это явление, которое возникает в множественной регрессии и связано с высокой корреляцией между независимыми переменными (регрессорами). Давайте разберем предложенные варианты ответов:

• a. Высокая корреляция между регрессорами и зависимой переменной - это не является мультиколлинеарностью. Это просто означает, что независимые переменные имеют связь с зависимой переменной, что является нормальным для регрессионного анализа.
• b. Высокая корреляция между независимыми переменными - это правильный ответ. Мультиколлинеарность возникает, когда две или более независимых переменных в модели сильно коррелированы друг с другом, что может привести к проблемам в оценке коэффициентов регрессии.
• c. Высокая корреляция между регрессорами и ошибкой - это также не относится к мультиколлинеарности. Высокая корреляция между независимыми переменными и ошибками может указывать на другие проблемы, например, на наличие пропущенных переменных или неправильную спецификацию модели.

Таким образом, правильный ответ – b. Высокая корреляция между независимыми переменными.