Почему важно проверять коллинеарность факторов при построении многофакторной модели?

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

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

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