Мультиколлинеарность – это наличие высокой взаимной корреляции между двумя или более независимыми переменными в модели Регрессии (Regression). Мультиколлинеарность может привести к искаженным или вводящим в заблуждение результатам, когда исследователь или аналитик пытается определить, насколько эффективно каждая независимая переменная может быть использована наиболее для прогнозирования значения Целевой переменной (Target Variable) в статистической модели. В общем, мультиколлинеарность может привести...

Видео занятия Строим корреляционную матрицу. Для этого используем надстройку «Анализ данных» Выбираем в диалоговом окне «Анализа данных» - корреляция. Далее заполняем диалоговое окно: Получим корреляционную матрицу: Наблюдается тесная связь между переменной Y и Х1, Y и X2, так как попарные коэффициенты корреляции составляют 0,8602 и 0,7479 соответственно. Это выше 0,7 – связь достаточно тесная. Межу объясняющими переменными Х1 и Х2 коэффициент составляет 0,6311. Он ниже других, но имеет значение больше 0,6...