Решение:
Мультиколлинеарность — это явление, возникающее в регрессионном анализе, когда две или более независимые переменные в модели тесно коррелируют друг с другом. Это может затруднить интерпретацию результатов регрессии и привести к нестабильности оценок коэффициентов.
Рассмотрим предложенные варианты:
- позволяющее оценить параметры модели, опираясь на случайные выборки — это относится к понятию статистической выборки и оценке параметров, но не к мультиколлинеарности.
- обозначающее статистическую зависимость между последовательными элементами одного ряда, которые взяты со сдвигом — это определение автокорреляции или временных рядов.
- обозначающее наличие линейной зависимости между факторами (объясняющими переменными) регрессионной модели — это точное определение мультиколлинеарности.
Ответ: обозначающее наличие линейной зависимости между факторами (объясняющими переменными) регрессионной модели.