Имитационное моделирование сложных систем. Духанов А.В - 78 стр.

          m
     D    d yj .                                     (8)
          j 1
    Соотношение (8) показывает, что в многофакторной моде-
ли присутствуют связи только между зависимой переменной y
и факторами x j , j  1, m . Связи между факторами отсутствуют.
Равенство (8) может выполняться в редких случаях. Поэтому
вводят меру мультиколлинеарности:
                 m
     M D        d yj .
                 j 1
    Чем меньше эта разность, тем меньше мультиколлинеар-
ность. Для ее снижения используется метод исключения пере-
менных. Суть метода определяется исключением тех факторов,
которые хорошо коррелированы. При этом порог модуля коэф-
фициента корреляции rij , i  1, m; j  1, m задается значением
больше 0,6. Как правило, если rij  0,7, i, j  1, m , то один
из факторов исключают. Здесь сразу возникает вопрос: «Какой
из двух хорошо коррелированных факторов исключать?» Реше-
ние об исключении того или иного фактора принимают, исходя
из управляемости факторов на уровне системы.
     Если фактор хорошо управляем и позволяет улучшить
функционирование системы, то его оставляют в модели. Но час-
то возникают ситуации, когда оба фактора положительно влия-
ют на систему, и на них можно воздействовать. Поэтому вопрос
исключение факторов решают путем процедуры отбора главных
факторов.
     Принятие решения об отборе главных факторов произво-
дится с применением анализа значений специальных статисти-
ческих характеристик.


                                  78