深入理解多重共线性: 基本原理、影响、检验与修正策略
日期:2024-11-13 15:22
响。


考虑到这些局限性,我们通常会将方差膨胀因子(VIF)作为识别和处理多重共线性的最有效工具之一。VIF可以帮助我们确定导致多重共线性的特征,从而做出明智的决策,在保持模型可解释性的同时提高其稳定性。
方差膨胀因子(VIF)
方差膨胀因子(VIF)是一种统计度量,用于检测回归模型中是否存在多重共线性。它量化了由于自变量之间的多重共线性而导致的回归系数方差的膨胀程度。VIF告诉我们其他自变量对特定预测变量方差的影响程度。
为了更好地理解VIF,让我们先回顾一下回归分析中的一个关键概念:决定系数(coefficient of determination)
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