Multicolinearidade: diferenças entre revisões
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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.
Outros problemas comuns em uma [[regressão]] são [[heteroscedasticidade]], [[autocorrelação]] e [[endogeneidade]] . A ausência de multicolinearidade é uma das premissas para estabelecer um modelo de regressão múltipla correto. No entanto, alguns autores (como SICSÚ, Abraham Laredo) afirmam que não se trata de um problema grave se o objetivo da análise econométrica é previsão.
Para detectar a extensão da multicolinearidade, devemos realizar um teste de Farrar e Glauber, comparando χ2 = -{(n-1)-[(1/6)(2K+5)]} ln det [matriz Identidade + rij = coeficiente de correlação simples entre as variáveis Xi e Xj].
χ2 com ([K(K-1)]/2) g.l. {{carece de fontes|data=abril de 2017}}
{{Econometria|state=autocollapse}}
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