Khi hồi quy yt theo xt và tt ta có R2 = 0.110258 < 0.8
Khi hồi quy yt theo xt và zt ta có R2 = 0.191873 < 0.8
Từ kết quả hồi quy của yttheo xt, zt ; yttheo zt, tt và yttheo xt, tt có được từ 3 bảng trên ta so sánh R2 thìa ta sẽ chọn loại bỏ biến tt khỏi mô hình.
Bỏ biến tt khỏi mô hình ta có hệ số tương quan giữa xt, zt là:
r232
= 0.211390 < 0.8
=> Khi bỏ biến DX khỏi mô hình ta thấy hiện tượngđa cộng tuyến đãđược khắc phục phần nào.
Mặt khác ta lại có t là số quan sát. Phương trình cũng đúng với t quan sát thì cũng đúng với t-1 quan sát
Khi bỏ biến tt đi ta thử lại xem có còn hiện tượng đa cộng tuyến nữa hay không ?
Ta xem xét hệ số tương quan giữa * Ta có mô hình hồi quy gốc ban đầu là:
Y^
* Xây dựng hàm hồi quy thứ 2 mà khi ta đã bỏ đi quan sát đâu tiên
Ta có hàm hồi quy mới sau khi bỏ đi quan sát đầu tiên Y^
i = 35.14729 + 0.009436 Xi - 0.277041Zi + 0.087844Ti (2) Lấy hiệu của (1) trừ đi (2) ta được môi hình sai phân cấp một
(1) – ( 2) = Y^
i = 1.77211+ 0.000107Xi - 0.099718Zi + 0.029929 Ti => Mô hình này cũng cũng có thể làm giảm đa cộng tuyến của các biến độc lập
Kết luận.
Có nhiều cách phát hiện và khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến khác nhau. Mỗi phương pháp có những hạn chế nhất định. Vì vậy, khi áp dụng một phương pháp nào ta cần cân nhắc kĩ lượng để mang lại kết quả tin cậy nhất.