1) Стандартизация переменных;
2) Нахождение корреляционной матрицы R;
3) Критерий –χ2;
4) Определение матрицы, обратной к матрице R;
5) F-критерий Фишера;
6) Расчет коэффициентов частичной корреляции;
7) t-критерий Стьюдента.
Мультиколлиниарность
Одним из предположений применения 1МНК есть предположение, которое относится к матрице входных данных Х: факторы модели должны быть независимы между собой, то есть отсутствие мультиколлиниарности.
Мультиколлиниарность означает существование тесной линейной зависимости или сильной корреляции между двумя или более факторами.
Мультиколлиниарность негативно влияет на количественные характеристики эконометрической модели.
Основные последствия мультиколлиниарности
1) Большие дисперсии и ковариации факторов параметров модели и, как следствие, проблемное тестирование и увеличение интервалов доверия для параметров и зависимой переменной.
2) Невозможность получить оценки параметров модели 1МНК при экстремальной мультиколлиниарности, так как в этом случае определитель и обратная матрица не существуют.
3) Нестабильность оценок параметров модели. Оценки параметров становятся чувствительными к изменениям объемов совокупности наблюдений: небольшие изменения в массиве данных дают большие изменения в оценках параметров.