Мультиколлинеарность - это явление, при котором объясняющие переменные в регрессионной модели сильно коррелируют друг с другом. Это может привести к проблемам в оценке коэффициентов регрессии и интерпретации результатов. Чтобы понять, что не свидетельствует о наличии мультиколлинеарности, давайте рассмотрим предложенные варианты.

• Коэффициенты множественной детерминации (R-квадрат) показывают, насколько хорошо модель объясняет вариацию зависимой переменной. Высокие значения R-квадрат могут говорить о том, что модель хорошо подгоняется, но не обязательно указывают на наличие мультиколлинеарности.

• Парная корреляция между зависимой переменной и объясняющими факторами может быть высокой, но это не всегда означает наличие мультиколлинеарности между самими объясняющими факторами. Если два объясняющих фактора коррелируют между собой, это может привести к мультиколлинеарности, но наличие высокой корреляции одного фактора с зависимой переменной не является прямым признаком мультиколлинеарности.

• Если среди объясняющих факторов наблюдаются высокие значения парной корреляции (по модулю), это может указывать на наличие мультиколлинеарности. Однако, если корреляции низкие, это может свидетельствовать о том, что мультиколлинеарности нет.

Таким образом, можно утверждать, что наличие высоких коэффициентов множественной детерминации и высоких коэффициентов парной корреляции между зависимой переменной и объясняющими факторами не является достаточным признаком мультиколлинеарности. Важно анализировать именно корреляцию между объясняющими переменными, чтобы сделать вывод о наличии или отсутствии мультиколлинеарности.