Имеется матрица парных коэффициентов корреляции:

Между какими факторами наблюдается коллинеарность:

• y и x₃
• x₁ и x₃
• x₂ и x₃
• y и x₁

Другие предметы Университет Корреляционный анализ коллинеарность парные коэффициенты корреляции факторы матрица специальная математика основы статистики университет Новый

Коллинеарность в статистике означает, что два или более независимых переменных (факторов) сильно коррелируют между собой. Это может привести к проблемам в регрессионном анализе, так как затрудняет определение влияния каждой переменной на зависимую переменную.

Чтобы определить, между какими факторами наблюдается коллинеарность, нам нужно проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции. Обычно, если коэффициент корреляции между двумя переменными близок к 1 или -1, это указывает на сильную связь, что может быть признаком коллинеарности.

Давайте рассмотрим предложенные пары факторов:

• y и x₃
• x₁ и x₃
• x₂ и x₃
• y и x₁

Теперь, чтобы определить, между какими из этих факторов наблюдается коллинеарность, вам нужно:

1. Посмотреть на значения коэффициентов корреляции для каждой из пар.
2. Если значение коэффициента корреляции между парой факторов близко к 1 или -1, то это указывает на коллинеарность.
3. В случае, если значения корреляции находятся в диапазоне от -0.7 до 0.7, это может указывать на отсутствие значимой коллинеарности.

Таким образом, вам нужно будет проанализировать матрицу и выявить те пары, где коэффициенты корреляции высокие (близкие к 1 или -1). Эти пары и будут теми, между которыми наблюдается коллинеарность.

Если у вас есть конкретные значения коэффициентов корреляции, я могу помочь вам проанализировать их более детально.