Мультиколлинеарлықты болдырмау әдістері

Мультиколлинеарлықты болдырмаудың барлық жағдайда да қолдануға бола беретін бірегей әдісі жоқ.

1. Модельден маңыздылығы аз айнымалыны алып тастау.

Бұл әдістің негізі – модельде тәуелді (түсіндірілетін) айнымалымен тығыз байланысты, басқа айнымалылармен байланысы аз болатын тәуелсіз (түсіндіретін) айнымалыны қалдыру.

2.Модельде болуға тиісті айнымалының болмауы және болуға тиіс емес айнымалының қосылуының әсерлері.

а) Айталық, орнына модель шыққанда қалай бағалануы керек десек -дің бағалауы ығыстырылған болады. Себебі -ні модельге алмасақ, екі айнымалының орнына жүреді де, -нің мәні жоғарырақ болып шығады;

в) Енді, моделілің орнына моделі алынды десек, регрессия коэффициенттерінің де, олардың дисперсияларының да бағалаулары ығыспаған болады да, бірақ эффективті болмайды.

3. Айнымалыны ауыстырудың әсері.

Айталық, белгілі тауарға сұранысты зерттеу үшін, түсіндіруші тәуелсіз айнымалыға – тауар бағасын алсақ және сол тауарды алмастыруға келетін тауардың бағасын қарастырсақ, көбіне олар корреляциялық байланыста болады. Егер алмастырылған тауар бағасын алып тастасақ, модельдің спецификасы (ерекшелігі) өзгеріп кетіп, ығыстырылған бағалаудан дұрыс қорытынды шығара алмай қалуымыз мүмкін.

4. Модельдің спецификасын өзгерту.

Мультиколлинеарлық тікелей таңдама жиынның алынуына байланысты болғандықтан, мүмкін

а) таңдама жиынды басқаша таңдау керек болар. Мысалы, көрсеткіштер санын көбейту арқылы;

в) жаңа жиын үшін модельдің формасы да (түрі) басқа болуы, яғни қалдықтың квадрат қосындысы минимальды болатындай вариантын таңдау керек болар;

с) модель формасы мен коэффициенттері туралы алдын-ала информация жинау арқылы;

д) айнымалыларды алмастыру немесе енгізу арқылы. Мысалы, жөндеуші (инструментальная) айнымалы әдісі бойынша, модельдегі корреляциялық байланыстағы факторлық айнымалыларды кездейсоқ -мен корреляциясы жоқ, бұрынғы айнымалымен корреляциялық байланыстағы айнымалыны енгізу арқылы жөндеуге болады.

Айталық, моделінде , онда . айнымалысын енгізу керек. Шынында да , болғандықтан .

Яғни - -ның нақты мәніне қатесі қосқанда тең.

Сөйтіп, неғұрлым таңдама көрсеткіштері көбейген сайын қате нөлге ұмтылады да

бағалауы тұрақталынған (состоятельная), ал жалпы жағдайда ығыстырылған, сондықтан эффективті болмауы мүмкін.