При функциональной форме мультиколлинеарности по крайней мере одна из парных связей между объясняющими переменными является линейной функциональной зависимостью. В этом случае матрица Х Х особенная, так как содержит линейно зависимые векторы-столбцы и ее определитель равен нулю, т. е. нарушается предпосылка 6 регрессионного анализа. Это приводит к невозможности решения соответствующей системы нормальных уравнений и получения оценок параметров регрессионной модели. [c.108]
Регрессионный анализ - один из наиболее разработанных методов математической статистики. Строго говоря, для реализации регрессионного анализа необходимо выполнение ряда специальных требований (в частности, х[,х2,...,хп у должны быть независимыми, нормально распределенными случайными величинами с постоянными дисперсиями). В реальной жизни строгое соответствие требованиям регрессионного и корреляционного анализа встречается очень редко, однако оба эти метода весьма распространены в экономических исследованиях. Зависимости в экономике могут быть не только прямыми, но и обратными и нелинейными. Регрессионная модель может быть построена при наличии любой зависимости, однако в многофакторном анализе используют только линейные модели вида [c.101]
Ранее мы рассмотрели модели, в которых какие-либо независимые переменные принимают дискретные значения, например, 0 или 1, выражая некоторые качественные признаки (фиктивные переменные). Относительно зависимой переменной явно или неявно предполагалось, что она выражает количественный признак, принимая непрерывное множество значений. В частности, в нормальной линейной регрессионной модели (п. 2.3) предполагается, что ошибка имеет гауссовское распределение, откуда следует, что зависимая переменная у может принимать любые значения. В то же время довольно часто интересующая нас величина по своей природе является дискретной. Выделим несколько типичных ситуаций. [c.318]
Модель, определяемую соотношениями и условиями (11.1), (11.2), (11.4) и (11.5), будем называть линейным (относительно оцениваемых параметров) нормальным вариантом идеализированной схемы регрессионной зависимости (идеализация, к к было отмечено, заключается в постулировании редко выполняющихся в статистической практике допущений (11.7) и (11.2)). [c.337]