Множественная регрессия

Парные коэффициенты корреляции rx1x2, rx1x3, rx1x4, rx1x5 значительно отличаются от нуля, значит присутствует мультиколлинеарность.

<3.2> О нарушении условия неслучайности rij можно судить по косвенному признаку - резкому различию между внутренней и внешней точности прогноза.

<4.1> Обычно нарушение предположения об аддитивности е происходит при переходе от нелинейной по b модели (внутренне линейной) к линейной. В данном примере мы имеем дело с линейной моделью.

<4.2> Ошибки e, распределены нормально, что видно из графиков: за пределами полосы Зσ точек нет.

<4.3> Условие М[e], = 0, не требует особого внимания при наличии b0 в модели.

<4.4> Как видно из графиков, условие однородности наблюдений не нарушается.

<4.5> Авторегрессия положительна, т.к. D находится в интервале 0-2:

<5.1> Основным признаком нарушения условия о точной идентификации является несоблюдение условия <3.1>. Формальным признаком является применение неполного метода перебора.

<5.2> Для многооткликовой задачи правомерно применение МНК к каждой из регрессий в отдельности. В данном случае модели однооткликовые.