Жественного регрессионного уравнения, заключается в том, что независимые

Переменные не связаны между собой. Если это предположение неверно, то каж-

Дый полученный коэффициент может дать искаженное представление о влия-

Нии изменения каждой независимой переменной. Предположим, что регресси-

онная модель говорит о том, что спрос на зарубежные автомобили класса ≪люкс≫

Зависит от цены, дохода и образования. Последняя переменная включена, по-

Тому что образование заменяет фактор спроса и предпочтения; предполагает-

Ся, что люди с более высоким уровнем образования больше предпочитают за-

рубежные автомобили класса ≪люкс≫. Однако, как вы можете предположить,

u

О

Оn

Образование и доход тесно связаны. Если их значения склонны изменяться

Вместе, метод средних квадратов может произвольно придавать большее зна

Чение коэффициенту одной переменной и меньшее значение коэффициенту

Другой. В результате, если две переменные тесно связаны между собой, стало

Вится сложно разделять влияния, которые каждая переменная оказывает на

Зависимую переменную. Наличие такого условия в регрессионном анализе на

зывается мулътжолдшеарностъю.

Если результаты регрессии проходят F-тест (показатель общей статисти-

ческой значимости уравнения регрессии), но не проходят £-тест для каждого