Причины и последствия мультиколлинеарности - Презентация

Наличие строгой связи говорит о логической ошибке спецификации.10 . reg EARNINGS S ASVABC ASVAB5 Source | SS df MS Number of obs = 570--------- ------------------------------F( 3, 566) = 27.66 Model | 4909.11468 3 1636.37156 Prob > F = 0.0000 Residual | 33487.9224 566 59.1659406 R-squared = 0.1279--------- ------------------------------Adj R-squared = 0.1232 Total | 38397.0371 569 67.4816117 Root MSE = 7.6919------------------------------------------------------------------------------EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. ASVABC , оценки этого теста построены так, что имеют ожидание 50 и стандартное отклонение 10.11 . reg EARNINGS S ASVABC ASVAB5 Source | SS df MS Number of obs = 570--------- ------------------------------F( 3, 566) = 27.66 Model | 4909.11468 3 1636.37156 Prob > F = 0.0000 Residual | 33487.9224 566 59.1659406 R-squared = 0.1279--------- ------------------------------Adj R-squared = 0.1232 Total | 38397.0371 569 67.4816117 Root MSE = 7.6919------------------------------------------------------------------------------EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]--------- --------------------------------------------------------------------S | .7115506 .1612235 4.413 0.000 .3948811 1.02822 ASVABC | .1104595 .0504223 2.191 0.029 .0114219 .2094972 ASVAB5 | .0770794 .0463868 1.662 0.097-.0140319 .1681908 _cons |-5.944977 2.161409-2.751 0.006-10.19034-1.699616------------------------------------------------------------------------------МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ Регрессионный коэффициент времени обучения - $0.71. Значимая оценка.12 . reg EARNINGS S ASVABC ASVAB5 Source | SS df MS Number of obs = 570--------- ------------------------------F( 3, 566) = 27.66 Model | 4909.11468 3 1636.37156 Prob > F = 0.0000 Residual | 33487.9224 566 59.1659406 R-squared = 0.1279--------- ------------------------------Adj R-squared = 0.1232 Total | 38397.0371 569 67.4816117 Root MSE = 7.6919------------------------------------------------------------------------------EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]--------- --------------------------------------------------------------------S | .7390366 .1606216 4.601 0.000 .4235506 1.054523 ASVABC | .1545341 .0429486 3.598 0.000 .0701764 .2388918 _cons |-4.624749 2.0132-2.297 0.022-8.578989-.6705095------------------------------------------------------------------------------МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ Без учета ASVAB5 , t статистика умственных способностей была 3.60, более чем на 0.1% уровне .15 . reg EARNINGS S ASVABC ASVAB5 Source | SS df MS Number of obs = 570--------- ------------------------------F( 3, 566) = 27.66 Model | 4909.11468 3 1636.37156 Prob > F = 0.0000 Residual | 33487.9224 566 59.1659406 R-squared = 0.1279--------- ------------------------------Adj R-squared = 0.1232 Total | 38397.0371 569 67.4816117 Root MSE = 7.6919------------------------------------------------------------------------------EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Все они значимы на уровне 1% или выше .21 . reg EARNINGS S ASVABC ASVAB5 Source | SS df MS Number of obs = 570--------- ------------------------------F( 3, 566) = 27.66 Model | 4909.11468 3 1636.37156 Prob > F = 0.0000 Residual | 33487.9224 566 59.1659406 R-squared = 0.1279--------- ------------------------------Adj R-squared = 0.1232 Total | 38397.0371 569 67.4816117 Root MSE = 7.6919 . reg EARNINGS S ASVABC ASVAB5 TENURE MALE URBAN Source | SS df MS Number of obs = 570--------- ------------------------------F( 6, 563) = 23.60 Model | 7715.87322 6 1285.97887 Prob > F = 0.0000 Residual | 30681.1638 563 54.4958505 R-squared = 0.2009--------- ------------------------------Adj R-squared = 0.1924 Total | 38397.0371 569 67.4816117 Root MSE = 7.3821 МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ Но их вклад в итоговую объясняющую способность модели невелик .22 . reg EARNINGS S ASVABC ASVAB5------------------------------------------------------------------------------EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf.