Ch ng 5ươ
Đa c ng tuy nộ ế
Multicollinearity
2
Các gi thi t c a mô hình CLRM ả ế ủ (nh c l i)ắ ạ
1. Mô hình là tuy n tính ế
2. Kì v ng Uọi b ng 0:ằ
3. Các Ui thu n nh t: ầ ấ
4. Không có s t ng quan ự ươ
gi a các Uữi:
5. Không có quan h tuy n ệ ế
tính gi a các bi n gi i ữ ế ả
thích.
1 2 2 3 3i i i i
Y X X u
β β β
= + + +
2 3
( | , ) 0
i i i
E u X X =
2
var( )
i
u
σ
=
cov( ) 0,
i j
u u i j=
1 2 2 3 3
1 2 3
1 0,
, , (0, 0, 0)
i i
X X
λ λ λ
λ λ λ
+ +
∀
3
Xét 3 gi thi tả ế
Chúng ta s xét các v n đ sau:ẽ ấ ề
Đa c ng tuy nộ ế
Ph ng sai sai s thay điươ ố ổ
T t ng quan (t ng quan chu i)ự ươ ươ ỗ
Các ch ngng có cùng c u trúcươ ấ
1. Xác đnh b n ch t c a v n đị ả ấ ủ ấ ề
2. H u qu c a nóậ ả ủ
3. Nêu cách phát hi nệ
4. Các ph ng pháp kh c ph cươ ắ ụ
4
5.1. B n ch t c a đa c ng tuyênả ấ ủ ộ
Đa c ng tuy n hoàn h oộ ế ả
1.1+ 2X2+ 3X3=0 v i (ớ1, 2, 3)(0,0,0)
Nghĩa r ng h n (không hoàn h o)ộ ơ ả
1.1+ 2X2+ 3X3+vi=0 v i (ớ1, 2, 3)(0,0,0)
5
5.2. c l ng khi có đa c ng tuy n hoàn Ướ ượ ộ ế
h o ả
Mô hình h i quy 3 bi n có th vi t l i sau:ồ ế ể ế ạ
Tính toán trong ch ng 3, ta có:ươ