VIF大于10的常见原因主要包括以下几个方面:一是数据收集过程中的误差,如测量误差、数据录入错误等;二是自变量之间的自然关系,如某些经济指标之间本身就存在高度相关性;三是样本量过小,导致模型估计的不稳定性增加;四是模型设定错误,如选择了错误的自变量或遗漏了重要的自变量等。这些...
不一定。取决于vif的值是否超过了10。VIF（变量互斥性因子）是一种统计指标，用于衡量多变量之间的相关性。它可以帮助我们识别多重共线性，从而更好地理解数据。如果VIF的值超过10，则表明变量之间存在多重共线性，这可能会影响模型的准确性和可靠性，因此需要修正。解决方法：1. 删除变量：可以通过删除...
通常的判断标准是VIF值大于10即具有多重共线性，有的文献也说大于5即有共线性。其中VIF值如下：VIF=(1−R2)−1从公式中我们发现VIF和R方是有直接关系的。当VIF>5, 1- R2 <0.2, R2 >0.8;当VIF>10, 1- R2 <0.1, R2 >0.9;从上式可以看出，VIF若大于10其R方相对应也大于0.9，若VIF大于5...
方差膨胀因子法又叫VIF，在线性回归中，第i个解释变量的VIF值表示为:
当某个变量的VIF超过10,需要逐一删除解释变量。当删除掉x k 时,发现VIF低于10,从{x k,x i}中删除掉IV较低的一个。Vif大于10表明自变量间存在严重多重共线性，具体哪几个变量间存在还要看相应的表才行。主要看结果是否合理，能否用专业知识来解析！比如，回归系数的正负号是否符合常理，该有意义的...
vif大于5还是大于10答案是：一般是10。如果是大于5，表示存在多重共线性，样本数量很多的话vif大于10表示存在多重共线性；如果大于10就有严重的共线性了
1. 删除VIF值过高的自变量：如果某个自变量的VIF值远高于其他自变量，可以考虑将其删除，重新建立模型。2...
这个说明有多重共线性，可以考虑主成分回归，或者删除该变量
spss使用VIF判断多重共线性标准是10，超过10，说明有共线性，越大共线性越大。多重共线性，计算自变量的偏回归系数时矩阵不可逆。其表现主要有：整个模型的方差分析结果与各个自变量的回归系数的检验结果不一致，专业判断有统计学意义的自变量检验结果却无意义，自变量的系数或符号与实际情况严重不符等。检验...
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...