Regression modelMulticollinearity diagnostics

Kondicionālais indekss — Belsley kolinearitātes diagnostika

Kondicionālais indekss, ko ieviesa Belsley, Kuh un Welsch (1980), ir skalārs mērs, kas iegūts no normalizētās regresoru matricas singulāro vērtību sadalījuma. Tas kvantificē prediktoru gandrīz lineārās atkarības pakāpi parasto mazāko kvadrātu regresijā, ļaujot analītiķiem atklāt kolinearitāti, kas palielina koeficientu dispersiju un destabilizē parametru novērtējumus. Plaši izmanto ekonomikā, sociālajās zinātnēs un biomedicīnas pētījumos, kur tiek lietota OLS regresija.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Belsley, D. A., Kuh, E., & Welsch, R. E. (1980). Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0-471-05856-4

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 2). Condition Index (Belsley Collinearity Diagnostics). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/condition-index

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateCondition Index (Condition Index (Belsley Collinearity Diagnostics)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/condition-index · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026