Оцените коллинеарность среди нескольких рядов Используя приложение Econometric Modeler

Этот пример показывает, как оценить сильные места и источники коллинеарности среди нескольких рядов при помощи диагностики коллинеарности Белсли в приложении Econometric Modeler. Набор данных, сохраненный в Data_Canada, содержит ежегодную канадскую инфляцию и процентные ставки от 1 954 до 1994.

В командной строке загрузите набор данных Data_Canada.mat.

load Data_Canada

Преобразуйте таблицу DataTable в расписание:

  1. Очистите имена строки DataTable.

  2. Преобразуйте годы выборки в вектор datetime.

  3. Преобразуйте таблицу в расписание путем соединения строк со временем выборки в dates.

DataTable.Properties.RowNames = {};
dates = datetime(dates,12,31,'Format','yyyy');
DataTable = table2timetable(DataTable,'RowTimes',dates);

В командной строке откройте приложение Econometric Modeler.

econometricModeler

Также откройте приложение из галереи приложений (см. Econometric Modeler).

Импортируйте DataTable в приложение:

  1. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Import, нажатии кнопки.

  2. В диалоговом окне Import Data, в столбце Import?, устанавливают флажок для переменной DataTable.

  3. Нажмите Import.

Канадская процентная ставка и переменные уровня инфляции появляются в Data Browser, и график временных рядов всего ряда появляется в окне рисунка Time Series Plot(INF_C).

Выполните диагностику коллинеарности Белсли на всем ряде. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Tests, нажимают New Test> Belsley Collinearity Diagnostics.

Документ Collinearity(INF_C) появляется со следующими результатами:

  • Таблица сингулярных значений, соответствующих индексов условия и соответствующих переменных пропорций разложения отклонения

  • График переменных пропорций разложения отклонения, соответствующих индексу условия, который является выше порога и горизонтальной строки, указывающей на порог разложения отклонения

Процентные ставки имеют пропорции разложения отклонения, превышающие допуск по умолчанию, 0.5, обозначенный красными маркерами в графике. Этот результат предлагает, чтобы процентные ставки показали мультиколлинеарность. Если вы используете эти три процентных ставки в качестве предикторов в модели линейной регрессии, то матрица данных предиктора может быть плохо обусловлена.

Смотрите также

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте