O ipoteza a modelului liniar clasic de regresie: nu exista multicoliniaritate printre variabilele explicative incluse in model.
Seriile x1 si x2 sunt ortogonale sau independente cand cov(x1,x2)=0. Multicoliniaritatea se refera strict la existenta mai multor relatii liniare, iar termenul de coliniaritate se refera la existenta unei singure relatii liniare. Aceasta distinctie nu se face in practica, folosindu-se in ambele situatii termenul de multicoliniaritate.
in cazul a doua variabile explicative, intercorelatia lor se masoara cu coeficientul de corelatie simpla dintre ele. Intercorelatia in cazul mai multor variabile explicative se masoara cu ajutorul coeficientilor de corelatie partiala sau prin coeficientul de corelatie multipla R intre variabila y si variabilele xi.
Multicoliniaritatea este un fenomen de esantionare: chiar daca in populatie, variabilele xi sunt necorelate liniar, se poate ca intr-un esantion dat, ele sa fie corelate. Astfel incat, desi teoretic se poate considera ca variabilele xi au o influenta separata sau independenta asupra variabilei dependente y, se poate intampla ca in esantionul dat pentru a testa functia de regresie a populatiei, unele variabile xi, sa fie atat de puternic corelate, incat sa nu se poata izola influenta lor individuala asupra lui y.
O ipoteza a modelului liniar clasic de regresie: nu exista multicoliniaritate printre variabilele explicative incluse in model.
