Дана матрица парных коэффициентов корреляции:
значениями тесноты связи между факторами (регрессорами) являются …
значениями тесноты связи между факторами (регрессорами) являются …
- ✓ –0,02
- ✓ 0,51
Рассмотрим эконометрическую модель: 
. В модели y – зависимая переменная; xj – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных); 
– ошибка модели.
При построении модели множественной регрессии необходимо исключить возможность существования тесной линейной зависимости между независимыми (объясняющими) переменными (факторами). Для этого строится матрица парных коэффициентов линейной корреляции, а затем проводится анализ отображенных в ней значений. Тесноту связи между факторами (регрессорами) характеризуют все значения матрицы, кроме первого столбца, где отображается корреляция между зависимой переменной у и факторами (регрессорами) модели.
. В модели y – зависимая переменная; xj – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных); – ошибка модели.При построении модели множественной регрессии необходимо исключить возможность существования тесной линейной зависимости между независимыми (объясняющими) переменными (факторами). Для этого строится матрица парных коэффициентов линейной корреляции, а затем проводится анализ отображенных в ней значений. Тесноту связи между факторами (регрессорами) характеризуют все значения матрицы, кроме первого столбца, где отображается корреляция между зависимой переменной у и факторами (регрессорами) модели.
Эконометрика : учеб. / И. И. Елисеева [и др.], под ред. И. И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 113–114.
Эконометрика : учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В. С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 35–39.
