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深入理解多重共線性: 基本原理、影響、檢驗與修正策略
日期:2024-11-13 15:22
線性回歸模型,使用數據集中其余的自變量作為預測變量。
步驟2:對于每個線性回歸模型,我們計算決定系數R。這給出了每個自變量的R值(記為R?),表示其他自變量能夠解釋該自變量變異性的程度。
步驟3:使用以下公式計算每個自變量的VIF:


VIF? = 1 / (1 - R?)


這個公式表明,當R?增加時,VIF也會隨之增加。例如:


如果R? = 1,則VIF? = (完全多重共線性)。


如果R? = 0.9,則VIF? = 10。


如果R? = 0.8,則VIF? = 5。


VIF值較高表示該自變量與其他自變量高度共線,這可能會扭曲回
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