Сложности и проблемы, связанные с множественной регрессией

К сожалению, на практике множественная регрессия не всегда позволяет получить результаты, о которых пишут в учебниках. В этой лекции приведен перечень потенциальных проблем и некоторые соображения по поводу того, как с ними справиться (в тех случаях, когда это возможно).

Проблема мультиколлинеарности возникает в тех случаях, когда некоторые из ваших объясняющих переменных (X) оказываются слишком схожими. Несмотря на то что эти переменные могут хорошо пояснять и прогнозировать У (на что указывают высокое значение R и значимый F-тест), отдельные коэффициенты регрессии плохо поддаются оценке. Это связано с тем, что мы не располагаем достаточной информацией, чтобы решить, какая (или какие) из переменных обеспечивает это объяснение. Одно из возможных решений состоит в том, чтобы удалить из уравнения некоторые из переменных с целью избавиться от сомнений. Другое решение заключается в том, чтобы переопределить какие-то из переменных (возможно, путем деления), чтобы отличать одну переменную от другой.

Проблема выбора переменных возникает в тех случаях, когда приходится иметь дело с пространным перечнем потенциально полезных объясняющих (независимых) Х- переменных и необходимо решить, какие из этих переменных следует включать в уравнение регрессии. С одной стороны, если у вас слишком много Х- переменных, лишние из них будут снижать качество результатов (возможно, по причине все той же мультиколлинеарности). Часть информации, содержащейся в данных, понапрасну расходуется на оценивание ненужных параметров.