Окончание табл. 6.2
			y
	x1	x2
	7	10,3	32
	4	6	20
	7	10,6	32
	5	7,6	25
	5	7,4	224
	3	4,4	15
	4	5,8	20
	8	11,9	37

Прибавим 0,4 к диагональным элементам матрицы X T X :

10,4		46	68,5
	46	258,4	384,5
X T X =				.
		384,5
68,5			573,55

Тогда получим уравнение ˆy =2,63+1,37x1+1,95x2 . Диагональ-

ные элементы обратной матрицы значительно снизятся и будут равны z00 =0,45264, z11 =1,57796, z00 =0,70842 , что приводит к

снижению стандартных ошибок коэффициентов.

Резюме

Среди основных последствий, к которым может привести мультиколлинеарность, можно выделить следующие:

1)при проверке основной гипотезы о незначимости коэффициентов множественной регрессии с помощью t-критерия в большинстве случаев она принимается, однако само уравнение регрессии при проверке с помощью F-критерия оказывается значимым, что говорит

озавышенной величине коэффициента множественной корреляции;

2)полученные оценки коэффициентов уравнения множественной регрессии в основном неоправданно завышены или имеют неправильные знаки;

3)добавление или исключение из исходных данных одногодвух наблюдений оказывает сильное влияние на оценки коэффициентов модели;

131