Почему важно проверять коллинеарность факторов при построении многофакторной модели?

Проверка коллинеарности факторов при построении многофакторной модели важна по нескольким причинам:

• Нарушение условия независимости факторов. 2 Одно из условий построения уравнения множественной регрессии — отсутствие корреляции между объясняющими переменными. 2 Коллинеарность факторов нарушает это условие. 2
• Невозможность оценить воздействие каждого фактора в отдельности. 1 Когда факторы сильно коррелированы, некоторые из них всегда будут действовать в унисон. 1 В результате вариация в исходных данных перестаёт быть полностью независимой. 1
• Ненадёжность оценок параметров. 13 Оценки коэффициентов (параметров) модели могут значительно изменяться даже при небольших изменениях в исходных данных. 3 Это делает модель непригодной для анализа и прогнозирования. 1
• Затруднение интерпретации параметров. 14 Когда факторы коррелированы, становится невозможным определить изолированное влияние факторов на результативный показатель. 4 Параметры линейной регрессии теряют экономический смысл. 1

Чтобы избежать проблем, связанных с коллинеарностью, необходимо обнаружить это явление и при необходимости исключить из модели дублирующие факторы. 12