Какие методы существуют для коррекции моделей регрессии при нарушении классических предпосылок?

Некоторые методы для коррекции моделей регрессии при нарушении классических предпосылок:

• Устранение мультиколлинеарности. spravochnick.ru libeldoc.bsuir.by Для этого можно добавить новые переменные, увеличить размер выборки, увеличить дисперсии объясняющих переменных, объединить коррелированные переменные в совокупный индекс или исключить некоторые из них. spravochnick.ru
• Устранение гетероскедастичности. spravochnick.ru Модель оценивается взвешенным методом наименьших квадратов (ВМНК), а стандартные ошибки, полученные с помощью МНК, корректируются по методу Уайта. spravochnick.ru
• Устранение автокорреляции. spravochnick.ru Модель оценивается нелинейным методом наименьших квадратов (НМНК), а стандартные ошибки, полученные с помощью МНК, корректируются по методу Ньюи-Веста. spravochnick.ru

Также для коррекции моделей регрессии при нарушении предпосылок могут использоваться методы на основе машинного обучения, например, искусственные нейронные сети, метод опорных векторов, композиционные методы на основе решающих деревьев. isem.irk.ru