A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocorrer no processo de estimação de Modelos de Regressão Múltipla. Em casos mais severos, a multicolinearidade chega a impossibilitar a obtenção de estimativa, mas mesmo quando tal não se dá, outros problemas podem advir.
Como exemplo, seria possível dizer que:
- A os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros tornam-se menos eficientes, por aumento das variâncias;
- B algumas das variáveis perdem por completo a sua capacidade de explicar o comportamento da variável dependente;
- C o resultado da inferência estatística sobre o modelo torna-se menos confiável, por viés da estatística F-Snedecor;
- D é necessário usar a estatística t-Student para testar as variáveis e retirar do modelo aquelas menos significativas;
- E os resultados da inferência do modelo como um todo e sobre os parâmetros, individualmente, podem ser inconsistentes.