Gretl, suuremad kui +1, siis esineb multikollineaarsus. 56. Mis juhtub parameetrite hinnangutega, kui esineb multikollineaarsus esineb? Parameetrite hinnangud on nihketa: prognoosi võib teha. Parameetrite standardvead ja t- statistikud on suured: hüpoteeside kontrollimine annab tihti nullhüpoteesi. 57. Mida teha multikollineaarsuse esinemise korral? Multikollineaarsuse vähendamiseks: · Jätta kollineaarne tunnus mudelist välja. Sellega võib kaasneda mudeli kirjeldustaseme langus. Tunnuste väljajätmisel mudelist tuleb jälgida, et välja ei jäetaks olulisi tunnuseid, mille väljajätmisel võib saada nihkega hinnangud. · Teisendada andmeid. Näiteks kahe kollineaarse tunnuse asemel kasutada nende suhet · Suurendada valimi mahtu. · Kasutada paneelandmeid. 58. Mis on fiktiivsed tunnused ja kuidas neid kasutatakse kvalitatiivsete tunnuste mudelisse panekuks? · Fiktiivne tunnus on kaheväärtuseline tunnus: 0 või 1.
71. Mida teha multikollineaarsuse esinemise korral? Saab ignoreerida probleemi, kui ● Parameetrite märgid on loogilised ● Parameetrid on statistiliselt olulised Saab vähendada multikollineaarsust juhul, kui: ● Parameetrite märgid pole loogilised ● Parameetrid pole statistiliselt olulised Multikollineaarsuse vähendamine: ● Jätta kollineaarne tunnus mudelist välja. ○ Sellega võib kaasneda mudeli kirjeldustaseme langus. ○ Tunnuste väljajätmisel mudelist tuleb jälgida, et välja ei jäetaks olulisi tunnuseid, mille väljajätmisel võib saada nihkega hinnangud. ● Teisendada andmeid. ○ Näiteks kahe kollineaarse tunnuse asemel kasutada nende suhet. ● Suurendada valimi mahtu. ● Kasutada paneelandmeid. 72. Kitsendused parameetritele, kitsendatud ja kitsendamata mudel. Kitsendamata mudel U (unrestricted) Kitsendatud mudel R (restricted)
annaabi.ee 
