При построении модели множественной регрессии предварительно проводят исследование факторных переменных на коллинеарность и мультиколлинеарность. Считается, что две переменные явно коллинеарны, если соответствующий парный коэффициент корреляции удовлетворяет условию:

• rxy≥0,5;
• rxy≥1;
• rxy≥0,3;
• rxy≥0,7.

Другие предметы Колледж Множественная регрессия и коллинеарность модели множественной регрессии коллинеарность мультиколлинеарность парный коэффициент корреляции факторные переменные статистика в колледже специальная математика анализ данных корреляция переменных методы регрессии Новый

При построении модели множественной регрессии важно учитывать коллинеарность и мультиколлинеарность между факторными переменными. Давайте разберемся, что это означает и как это проверить.

Что такое коллинеарность и мультиколлинеарность?

• Коллинеарность - это ситуация, когда две независимые переменные в модели сильно коррелируют друг с другом.
• Мультиколлинеарность - это ситуация, когда три и более независимые переменные коррелируют между собой.

Сильная корреляция между переменными может привести к проблемам в интерпретации результатов регрессионного анализа, так как это усложняет определение влияния каждой переменной на зависимую переменную.

Определение порогов для коллинеарности

Для оценки коллинеарности используется парный коэффициент корреляции (rxy). Рассмотрим предложенные вами пороги:

• rxy ≥ 0,5 - это указывает на умеренную положительную корреляцию.
• rxy ≥ 1 - это идеальная корреляция, что на практике невозможно.
• rxy ≥ 0,3 - это низкая корреляция, которая может не вызывать беспокойства.
• rxy ≥ 0,7 - это высокая корреляция, что является основанием для беспокойства о коллинеарности.

Вывод:

Наиболее подходящим порогом для выявления коллинеарности считается rxy ≥ 0,7. При такой корреляции между переменными стоит обратить внимание на их взаимосвязь и, возможно, исключить одну из переменных из модели, чтобы избежать проблем с интерпретацией.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: rxy ≥ 0,7 является критерием для явной коллинеарности между переменными.