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Multicolinearidade consiste em um problema comum em regressões, no qual as variáveis independentes possuem relações lineares exatas ou aproximadamente exatas. O índício mais claro da existência da multicolinearidade é quando o R² é bastante alto, mas nenhum dos coeficientes da regressão é estatisticamente significativo segundo aestatística t convencional. As consequências da multicolinearidade em uma regressão são a de erros-padrão elevados no caso de multicolinearidade moderada ou severa e até mesmo a impossibilidade de qualquer estimação se a multicolinearidade for perfeita.
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Uma das hipóteses do modelo clássico de regressão linear é a ausência de MULTICOLINEARIDADE entre as variáveis. Isso quer dizer que X1 = 2X2 não deve existir no modelo. Seria, por exemplo, calcular o preço do boi gordo em função de seu peso em quilogramas, em arrobas e uma dummy de certificado ISOalgumaCoisa. Este modelo terá multicolinearidade, pois as medidas de peso identificam a mesma coisa.
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A multicolinearidade é um problema!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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A existência de uma colinearidade exata entre duas ou mais variáveis independentes torna impossível, na regressão múltipla, a obtenção dos coeficientes dos parâmetros (betas) por MQO.