主成分分析是一种通过对自变量进行线性变换来减少自变量间相关性的方法。通过PCA，可以将原始的高度相关的自变量转换成一组线性无关的主成分，然后使用这些主成分作为新的自变量进行回归分析。主成分分析操作步骤：打开SPSSPRO免费数据分析网站——选择【主成分分析】，拖拽变量——点击开始分析，系统自动生成分析结果 4.正...
特征检验中的VIF 法是多重共线性检验吗 1 关注 972 浏览 已邀请悬赏: SPSSPRO 0 评论 分享 已邀请悬赏 关注 写回答 1个回答 默认排序 数据分析师 2023-05-04 13:46 不是的,如果要查看共线性,可以在线性回归分析中去查看VIF的值。 查看详情 0 评论 0 点赞 相关问题推荐 AHP专业版自动生成的问卷...
多重共线性检验,最好的软件是SPSS,它会自动给出全部共线性检验指标,如图: 后一个是最主要的VIF(方差膨胀因子)检验,它大于5,有共线。大... 采购防水补漏_上百度爱采购 百度爱采购为你优选1258条防水补漏热销货源,支持在线选购,实时询价。广告 eviews多重共线性怎么检验 多重共线性检验,最好的软件是SPSS,它会...
相关性分析步骤:打开SPSSPRO免费数据分析网站——选择相关性算法——拖拽变量——点击开始分析 方差膨胀因子(VIF):VIF值代表多重共线性严重程度,用于检验模型是否呈现共线性,即解释变量间存在高度相关的关系(VIF应小于10或者5,严格为5)若VIF出现inf,则说明VIF值无穷大,建议检查共线性,或者使用岭回归。 特征值检验:利...