variance_inflation_factor函数用法 1、定义: variance_inflation_factor (VIF)函数是统计学中常用的一种检验工具,用于检验自变量间的多重共线性。 2、用法: 回归分析中,当出现共线性时,m个自变量中任何一个自变量都能精确地用其他m-1个自变量线性表示出来,这在自变量间存在多重共线性。多重共线性会导致观测值之间...
方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF),可以表征自变量之间的共线性程度,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以程度。 一、用VIF来检测共线性 VIF的计算公式为: VIFj=11−Rj2 ,其中 Rj2 是多个解释变量辅助回归的可决系数,举个例子: 假如现在的因变量为y,自变量有A、B和C,假设A和...
1,去除线性共线性,使变量数据稀疏。 共线性检测: 1,VIF(方差膨胀因子),1/(1-R**2)以10为分界点,(0-10)不存在多重共线性问题,>10存在多重共线性问题。 (vif包建议5以上则存在共线性问题) from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor as vif vif(np.array(DataFrame),索引...
方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,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...
其中的一个方法,就是使用方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF),在了解 VIF 如何进行计算之前...
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 ” ...
1、方差膨胀系数(variance inflation factor,VIF)是衡量多元线性回归模型中复(多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。2、VIF反映了自变量与其他自变量相关程度的大小,其值越大表示该自变量与其他自变量越相关,可能会导致系数估计值偏大或偏...
探索数据中隐藏的秘密,Variance Inflation Factor (VIF)作为特征选择的有力工具,揭示了自变量间的复杂关系。VIF,这个看似简单的统计量,实际上是衡量共线性强度的关键指标。它通过计算自变量之间的多重共线性程度,其核心公式与可决系数息息相关。每当我们质疑变量间的相互影响时,VIF就犹如一盏明灯,指引...
方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,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。方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,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。容忍度的倒数,VIF越大,显示共线性越严重。经验判断...