VIF(variance inflation factors)VIF =1/(1-R^2) 式中,R^2是以xj为因变量时对其它自变量回归的复测定系数。VIF越大,该变量与其他的变量的关系越高,多重共线性越严重。如果所有变量最大的VIF超过10,删除最大VIF的变量。 解决方案(利用statsmodels.stats) 利用相关系数删除相关性过高的变量(df中变量先得按IV值...
供热机组多重循环相关系数通用矩阵计算模型 郭江龙 1 ,张树芳 2 ,陈海平 2 (1河北省电力研究院热动技术研究所,石家庄050021;2华北电力大学,保定071003) 摘要:供热机组多重循环方法是定量计算局部扰动对供热和发电两方面影响的一种分析方法。对多重循环方法中广义排汽系数和抽汽影响率的计算进行了改进,建立了其通用...
摘要: 供热机组多重循环方法是定量计算局部扰动对供热和发电两方面影响的一种分析方法.对多重循环方法中广义排汽系数和抽汽影响率的计算进行了改进,建立了其通用矩阵计算模型.模型所涉及的各矩阵填写规则简单,规律性较强,适宜于采用计算机语言表达.关键词: 供热机组;多重循环;模型 ...
二元回归模型中,经计算有相关系数Rx2x3则表明=0.9985则表明 A. X2和X3间存在完全共线性 B. X2和X3间存在不完全共线性 C. X2对X3拟合优度等于9985
以上规格的反映,我们为我们主要估计交互的体制和天然资源的变量。自然产生的包括互动变数,关注的是他们将与从中他们出现,并因此导致多重共线性问题的个别变量高度相关。此结果出不来不过是我们主要的估计,面临的问题。互动一词不太高度与从中计算 (见表 4 中的相关系数矩阵) 的两个个别变量相关。
VIF越大,该变量与其他的变量的关系越高,多重共线性越严重。如果所有变量最大的VIF超过10,删除最大VIF的变量。 解决方案(利用statsmodels.stats) 利用相关系数删除相关性过高的变量(df中变量先得按IV值从大到小排序) defget_var_no_colinear(cutoff,df):corr_high=df.corr().applymap(lambda x:np.nanifx>...
VIF越大,该变量与其他的变量的关系越高,多重共线性越严重。如果所有变量最大的VIF超过10,删除最大VIF的变量。 解决方案(利用statsmodels.stats) 利用相关系数删除相关性过高的变量(df中变量先得按IV值从大到小排序) defget_var_no_colinear(cutoff,df):corr_high=df.corr().applymap(lambda x:np.nanifx>...