• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция

Алгоритм Феррара—Глобера

Hайбільш повне дослідження мультиколінеарності можна здійснити на основі алгоритму Феррара—Глобера. Цей алгоритм включає три види статистичних критеріїв, на основі яких перевіряється мультиколінеарність всього масиву незалежних змінних ( , хі-квадрат); кожної незалежної змінної зі всіма незалежними змінними (F-критерій) і мультиколінеарність кожної пари незалежних змінних (t-критерій).

Всі ці критерії при порівнянні з їх критичними значеннями дають можливість зробити конкретні висновки відносно наявності чи відсутності мультиколінеарності незалежних змінних.

Опишемо алгоритм Феррара—Глобера.

Крок 1. Стандартизація (нормалізація) змінних.

Позначимо вектори незалежних змінних економетричної моделі через . Елементи стандартизованих векторів розрахуємо за формулою:

де n — число спостережень, ;

m — число незалежних змінних, ;

— середня арифметична — її незалежної змінної;

— дисперсія -ї незалежної змінної.

Крок 2. Знаходження кореляційної матриці (матриці моментів стандартизо-

ваної системи нормальних рівнянь):

,

де — матриця стандартизованих незалежних змінних;

— матриця, транспонована до матриці .

Крок 3. Визначення критерію (хі-квадрат):

,

де — визначник кореляційної матриці .

Значення цього критерію порівнюється з табличним при ступенях свободи і рівні значущості a.Якщо _{факт табл} , в масиві незалежних змінних не існує мультиколінеарності.

Крок 4. Визначення оберненої матриці (див.п.3):

.

Крок 5. Розрахунок F- критеріїв:

,

де c_kk — діагональні елементи матриці C. Фактичні значення критеріїв F_k порівнюються з табличними при і ступенях свободи і рівні значущості a. Якщо F_{k факт} > F_табл , відповідна k-та незалежна змінна мультиколінеарна з іншими.

Коефіцієнт детермінації для кожної змінної розраховується таким чином:

.

Крок 6. Знаходження часткових коефіцієнтів кореляції:

,

де c_kj — елемент матриці C, що заходиться в k-му рядку і j-му стовпці, , c_kk і с_jj — діагональні елементи матриці .

Крок 7. Розрахунок t критеріїв:

.

Фактичні значення критеріїв t_kj порівнюються з табличними при ступенях свободи і рівні значущості a. Якщо t_{kj факт} > t_табл, між незалежними змінними X_k і X_j існує мультиколінеарність.

Читайте також:

1. IV. Алгоритм вирішення задачі
2. IV. Алгоритм розв’язання задачі
3. IV. Алгоритм розв’язання задачі
4. IV. Алгоритм розв’язання задачі
5. Rete-алгоритм
6. АЛГОРИТМ
7. АЛГОРИТМ
8. АЛГОРИТМ
9. Алгоритм
10. Алгоритм
11. АЛГОРИТМ
12. Алгоритм

Переглядів: 2030