Что означает мультиколлинеарность?

1) Мультиколлинеарность – это сильная коррелированность объясняемой переменной с одной из объясняющих переменных, входящих в уравнение регрессии.

2) Мультиколлинеарность – это отсутствие значимой корреляции между объясняемой переменной и объясняющими переменными, входящими в уравнение регрессии.

3) Мультиколлинеарность – это коррелированность двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении регрессии.

4) Мультиколлинеарность – это отсутствие значимой корреляции между объясняющими переменными, входящими в уравнение регрессии.

К каким последствиям приводит мультикаллинеарность?

1) Никаким последствиям наличие мультикаллинеарности не приводит.

2) Приводит к незначительным последствиям, которые без ущерба для значимости уравнения регрессии можно проигнорировать.

3) МНК оценки модели не существуют.

4) МНК оценки имеют большие стандартные ошибки, в то время как модель является значимой.

Как можно избавиться от мультикаллинеарности?

1) Избавляться от нее нет необходимости, потому что она серьезных последствий не вызывает.

2) Исключить из модели все объясняющие переменные кроме одной.

3) Исключить из модели те объясняющие переменные, которые значимо коррелированны с оставляемыми в модели.

4) Исключить из модели объясняющую переменную наиболее сильно коррелированную с объясняемой переменной.

Что такое лаг?

1) Сдвиг τ, характеризующий опережающее воздействие объясняющей переменой на объясняемую.

2) Период времени τ, за который объясняемая переменная претерпевает определенные изменения.

3) Период времени τ, за который одна из объясняющих переменных претерпевает определенные изменения.

4) Сдвиг τ, характеризующий запаздывание в воздействии объясняющей переменной на объясняемую переменную.