При построении модели множественной регрессии важно учитывать наличие мультиколлинеарности между факторами. Мультиколлинеарность возникает, когда два или более независимых переменных (факторов) сильно коррелированы между собой. Это может привести к нестабильности коэффициентов регрессии и затруднить интерпретацию модели.

Чтобы определить, какой фактор не следует включать в модель, выполните следующие шаги:

1. Оцените корреляцию между факторами: Посмотрите на матрицу парных коэффициентов корреляции и определите, какие факторы имеют высокую корреляцию между собой. Обычно коэффициент корреляции выше 0.7 или 0.8 указывает на сильную корреляцию.
2. Исключите фактор с высокой корреляцией: Если два фактора имеют высокую корреляцию, то один из них можно исключить из модели. Выбор, какой именно фактор исключить, может зависеть от других соображений, таких как значимость фактора для модели или его интерпретируемость.
3. Проверьте корреляцию с зависимой переменной (y): Если один из факторов сильно коррелирует с другими факторами, но не коррелирует с зависимой переменной, это может быть дополнительным основанием для его исключения.

Например, если в вашей матрице парных коэффициентов корреляции:

• Коэффициент корреляции между x₁ и x₂ = 0.9
• Коэффициент корреляции между x₁ и y = 0.4
• Коэффициент корреляции между x₂ и y = 0.5

В этом случае, так как x₁ и x₂ сильно коррелированы между собой (0.9), стоит рассмотреть возможность исключения одного из них. Поскольку x₂ имеет более высокую корреляцию с зависимой переменной y, возможно, стоит исключить x₁ из модели.

Таким образом, анализируя матрицу корреляций, вы можете определить, какой фактор не следует включать в модель множественной регрессии, чтобы избежать проблем с мультиколлинеарностью.