方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)是一种衡量多重共线性程度的指标。在Python中,我们可以使用`statsmodels`库中的`outliers_influence`函数来计算方差膨胀因子。 1.方差膨胀因子的概念 方差膨胀因子是一种衡量多重共线性程度的指标,其数值范围在0到1之间。当VIF大于10时,一般认为多重共线性问题较为严重。方...
方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)是一种用于检测多元线性回归模型中多重共线性的统计量。当两个或多个自变量存在高度相关性时,VIF 可以用来衡量回归系数的稳定性和显著性。在 Python 中,我们可以使用一些统计学库来计算方差膨胀因子,以便对模型的共线性进行评估。 计算方差膨胀因子的方法通常是根据公式:VIF...
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor as vif vif(np.array(DataFrame),索引数) #两个参数第一个必须是包含所有解释变量的数组,第二个即为索引值。 features=data.columns removefeatures=[] for i in range(len(features)): vifs=vif(np.array(data),i) if vifs>10:...
def checkVIF_new(df): from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 默认情况下不会添加截距,使得获得的VIF值偏大; # 因此,在数据框中再增加一列,代表一个常数(使用常数1)。这将是方程式的截距项。 df['c'] = 1 # name = df.columns x = np.matrix(df) VIF_list =...
方差扩大因子(variance inflation factor)简称VIF,是表征自变量观察值之间复共线性程度的数值。线性回归分析中,回归系数βj的估计量的方差为σ2Cjj,其中Cjj=(1-Rj)-1,称Cjj为βj的方差扩大因子,这里Rj为xj对其余p-1个自变量的复相关系数的平方,显然Cjj≥1,它的大小可以反映出自变量的观察值之间是否存在复共线性...
在制作信用评分卡时,方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)是一个非常重要的概念,它用于诊断多重共线性问题。多重共线性是指模型中的自变量高度相关,这可能会影响模型的稳定性和预测能力。 方差膨胀因子(VIF)定义 VIF是一种衡量自变量之间相互关联程度的指标。一个自变量的VIF值高意味着它与其他自变量高度相关。
多重线性回归模型的主要假设之一是我们的预测变量(自变量)彼此不相关。我们希望预测变量(自变量)与反应变量(因变量)相关,而不是彼此之间具有相关性。方差膨胀因子 ( Variance Inflation Factor,以下简称 VIF ),是 「指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比」。
多重线性回归模型的主要假设之一是我们的预测变量(自变量)彼此不相关。我们希望预测变量(自变量)与反应变量(因变量)相关,而不是彼此之间具有相关性。方差膨胀因子 ( Variance Inflation Factor,以下简称 VIF ),是「指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比」。
正如其他人以及函数作者 Josef Perktold 在 这篇文章 中提到的那样, variance_inflation_factor 期望在解释变量矩阵中存在一个常数。可以使用来自 statsmodels 的 add_constant 将所需常量添加到数据帧,然后再将其值传递给函数。from statsmodels.stats.outliers_influence import ...