Что поделать с мультиколлинеарностью

Борис Демешев (ВШЭ) покажет как бороться с мультиколлинеарностью Во-первых, нужно осознавать, что, может быть, эта мультиколлинеарность не так уж и страшна, потому что теорема Гаусса-Маркова по-прежнему в силе, соответственно, оценки, которые мы получаем,— они несмещённые, и они обладают наименьшей дисперсией среди несмещённых оценок. И поэтому если вас интересуют прогнозы ивам неважна интерпретация коэффициентов, то на мультиколлинеарность можно вообще не обращать внимания. Более того, если вот вам нужно оценить именно коэффициенты при именно ваших переменных, то, к сожалению, ничего лучше в условиях мультиколлинеарности придумать нельзя, потому что полученные оценки являются несмещёнными, с наименьшей дисперсией среди несмещённых оценок. Однако возможно вы не совсем уверены форме спецификации модели, вы можете не быть уверены в том, что ваш показатель именно зависит и от валютного курса на момент начала торговли от валютного курса на момент окончания торгов, вы можете просто предполагать, что он зависит от какого-то валютного курса, но вы не знаете, от какого. Тогда вы можете пожертвовать одной из переменных, которые участвуют в линейном соотношении, и выкинуть её. ========================= Подписаться на канал -    / @Основыанализаданных   Курс программирования на R -    • Основы программирования на R   Курс основы эконометрики в R -    • Основы эконометрики в R