In the case of linear regression, s

In the case of linear regression, sometimes multicollinearity cannot be detected even when it is present. Recall that in most cases, LIMDEP is not using X’X to compute the regression , so the presence of multicollinearity may not be obvious. (Even when the moment matrix is being used, the assessment of multicollinearity is only to within some tolerance .) Because the presence of unternal rounding error may leave some variation in the representation of the raw data, data may be multicollinear in theory, but only approximately so and, therefore, not, internally. The QR method can then become unstable, and report the condition number for X’X with a warning that the data are highly collinear.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกรณีของการถดถอยเชิงเส้น บางครั้ง multicollinearity ไม่พบแม้ว่าจะอยู่ นึกว่า ในกรณีส่วนใหญ่ LIMDEP ไม่ใช้ X'X เพื่อคำนวณการถดถอย เพื่อของ multicollinearity อาจไม่ชัดเจน (แม้ใช้เมตริกซ์ช่วง วัด multicollinearity ได้เฉพาะภายในค่าเผื่อบาง) ของ unternal ปัดเศษข้อผิดพลาดอาจทำให้ความแตกต่างในการนำเสนอข้อมูลดิบ ข้อมูลอาจ multicollinear ทฤษฎี แต่เพียงประมาณนั้น และ จึง ภายใน ไม่ได้ วิธี QR สามารถแล้วเสถียร และรายงานจำนวนเงื่อนไข X'X พร้อมคำเตือนว่า ข้อมูลเป็น collinear สูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกรณีของการถดถอยเชิงเส้นบางครั้งพหุไม่สามารถตรวจพบได้แม้ในขณะที่มันมีอยู่ จำได้ว่าในกรณีส่วนใหญ่ Limdep ไม่ได้ใช้ X'X การคำนวณการถดถอยดังนั้นการปรากฏตัวของพหุอาจจะไม่เป็นที่เห็นได้ชัด (แม้เมื่อเมทริกซ์ขณะที่จะถูกใช้ในการประเมินของพหุเป็นเพียงการภายในอดทนบาง.) เพราะการปรากฏตัวของข้อผิดพลาดในการปัดเศษ unternal อาจจะออกจากการเปลี่ยนแปลงในการเป็นตัวแทนของข้อมูลดิบบางข้อมูลอาจจะ multicollinear ในทฤษฎี แต่เพียง ประมาณดังนั้นจึงไม่ได้ภายใน QR วิธีแล้วจะกลายเป็นความไม่แน่นอนและรายงานจำนวนของเงื่อนไขสำหรับ X'X มีคำเตือนว่าข้อมูลเป็นอย่างมาก collinear

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกรณีของการถดถอยเชิงเส้น บางครั้งไม่สามารถตรวจจับได้แม้ว่าจะเป็นค่าปัจจุบัน จำได้ว่า ในกรณีส่วนใหญ่ limdep ไม่ได้ใช้ x'x คำนวณสมการ ดังนั้นการมีข้อมูลอาจไม่เป็นที่ชัดเจน ( แม้เมื่อครู่เมทริกซ์มีการใช้ การประเมินค่าเป็นเพียงภายในมีความอดทน) เพราะการปรากฏตัวของ unternal ปัดเศษผิดพลาดอาจไปเปลี่ยนแปลงบางอย่างในการเป็นตัวแทนของข้อมูล ข้อมูลอาจจะ multicollinear ในทฤษฎี แต่ประมาณ ดังนั้น จึง ไม่ ภายใน QR วิธีสามารถกลายเป็นไม่แน่นอนและรายงานสภาวะจำนวน x'x กับเตือนว่าข้อมูลจะสูง collinear .