如何检验多重共线性性计算检验

  方差膨胀系数(variance inflation factorVIF)是衡量多元線性回归模型中复 (多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值

  如哬检验多重共线性性是指自变量之间存在线性相关关系,即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合若存在如何检验多重共線性性,计算自变量的偏回归系数时矩阵不可逆其表现主要有:整个模型的方差分析结果与各个自变量的回归系数的检验结果不一致,專业判断有统计学意义的自变量检验结果却无意义自变量的系数或符号与实际情况严重不符等。

VIF的取值大于1VIF值越接近于1,如何检验多偅共线性性越轻反之越重。当如何检验多重共线性性严重时应采取适当的方法进行调整

 [3]  。容忍度的值界于0至1之间当容忍度值较小时,表示此自变量与其他自变量之间存在共线性容忍度这个变量回归系数的估计值不够稳定,则回归系数的计算值也会有很大误差方差膨胀系数是容忍度的倒数,VIF越大表示自变量的容忍度越小,越有共线性问题

  通常以10作为判断边界。当VIF<10,不存在如何检验多重共线性性;当10<=VIF<100,存在较强的如何检验多重共线性性;当VIF>=100, 存在严重如何检验多重共线性性

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