Một cách hoàn hảo collinearity: Một biến độc lập: thể hiện như là một chức năng tuyến tính chính xác của hai hoặc nhiều hơn các biến độc lập khác. Ví dụ, giả sử để ước tính tác động của chiến dịch chi tiêu trên các kết quả chiến dịch. Mỗi cuộc bầu cử: hai ứng cử viên. voteA: tỷ lệ phần trăm số phiếu cho ứng cử viên A, expendA: chiến dịch các chi phí của ứng cử viên A, expendB:Campaign chi phí của ứng cử viên B, totexpendbe chiến dịch tất cả chi phí; Ba biến sau: tất cả đo bằng đô la. Để chỉ định các mô hình như;voteA = β_0 + β_1expendA + β_2expendB + β_3totexpend + u, 3,35 EQ. 3,35: Để tách biệt những tác động của chi tiêu của mỗi ứng cử viên và tổng số tiền chi tiêu: Vi phạm giả định MLR.3 x_3 = x_1 + x_2 Để giải thích phương trình này trong một thời trang paribus ceteris để lộ vấn đề Parameterβ_1: phải đo lường tác động của tăng chi phí của ứng cử viên A - bằng đồng đô la một ngày bình chọn ứng cử viên của A, đang nắm giữ của ứng cử viên B chi tiêu và chi tiêu tất cả cố định. Vô nghĩa!expend ban nhạc để texpend là giữ cố định không thể tăng expend A
đang được dịch, vui lòng đợi..
