以下是variance_inflation_factor的源码: from statsmodels.regression.linear_model import OLS def variance_inflation_factor(exog, exog_idx): '''variance inflation factor, VIF, for one exogenous variable The variance inflation factor is a measure for the increase of the variance of the parameter estim...
方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)是多重共线性分析中一个重要的工具,它可以帮助我们检测模型中自变量之间的多重相关性。当 VIF 值较高时,表明该自变量与其他自变量有较强的线性关系,从而影响模型的估计性能。在本文中,我们将介绍如何在 Python 中计算 VIF 值,并通过实例展示其应用。 VIF 的计算公式 V...
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:...
() # Seemingly wrong when using 'statsmmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor' # In[17]: def vif(df, col_i): from statsmodels.formula.api import ols cols = list(df.columns) cols.remove(col_i) cols_noti = cols formula = col_i + '~' + '+'.join(cols_noti) r2...
0.7853311366380039 0.41887013457621214 inf 2.181224235989778 del sys.path[0] 20. Why and How to smoothen a time series? Smoothening of a time series may be useful in: Reducing the effect of noise in a signal get a fair approximation of the noise-filtered series. The smoothed version of series...
fit_transform(X) # 解释主成分 print(f"Explained variance ratio: {pca.explained_variance_ratio_}") 13. 使用因子分析对数据集中的变量进行降维和分类。 因子分析在Python中通常使用factor_analyzer库进行: from factor_analyzer import FactorAnalyzer # 初始化FactorAnalyzer并拟合数据 fa = FactorAnalyzer(n_...
Python回归VIF(Variance Inflation Factor)分析 在进行回归分析时,我们经常需要考虑独立变量之间的多重共线性问题。VIF是一种用于检测独立变量之间共线性的统计指标,其计算方式为1/(1-R2),其中R2表示对应独立变量与其他所有独立变量的线性相关程度。VIF的值越大,表示共线性越强。
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。 上图公式可以看出在方差膨胀因子的检测中: 每个自变量都会有一个膨胀因子值 ,最后根据值的大小来选择是否删减 听起来可能有点绕,这里举一下实例(用“ 面积、卧室数量和浴室数量 ” ...
final_independent_varname = third_independent_varname.copy() final_independent_varname.remove('age65') #再次计算VIF值 X = data[final_independent_varname] X = sm.add_constant(X) vifvalue_4 = dict() for i,v in enumerate(X.columns): vifvalue_4[v] = variance_inflation_factor(X.values...
首先,你需要导入一些 Python 库来处理数据和计算 VIF。 # 导入数据处理和计算库importpandasaspd# 用于数据处理fromstatsmodels.stats.outliers_influenceimportvariance_inflation_factor# 用于计算 VIF 1. 2. 3. 步骤2: 准备数据集 我们可以使用一个简单的示例数据集来进行 VIF 的计算。在这里,我们创建一个 DataFram...