vif值判断多重共线性?
VIF的取值大于1。VIF值越接近于1,多重共线性越轻,反之越重。当多重共线性严重时,应采取适当的方法进行调整。
coef0=np.array([5,6,7,8,9,10,11,12])
X1=np.random.rand(100,8)
y=np.dot(X1,coef0)+np.random.normal(0,1.5,size=100)
training=np.random.choice([True,False],p=[0.8,0.2],size=100)
lr1=LinearRegression()
lr1.fit(X1[training],y[training])
# 系数的均方误差MSE
print(((lr1.coef_-coef0)**2).sum()/8)
# 测试集准确率（R2）
print(lr1.score(X1[~training],y[~training]))
深度解析：
容忍度的值界于0至1之间，当容忍度值较小时，表示此自变量与其他自变量之间存在共线性。容忍度这个变量回归系数的估计值不够稳定，则回归系数的计算值也会有很大误差。方差膨胀系数是容忍度的倒数，VIF越大，表示自变量的容忍度越小，越有共线性问题。
通常以10作为判断边界。当VIF<10,不存在多重共线性；当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性；当VIF>=100, 存在严重多重共线性。
处理多元线性回归中自变量共线性的几种方法 详细�0�3
1 的参数估计部分, 可以得出: ① 4 个自变量的方差膨胀因子( V IF ) 均大于10, 最大为282. 51, 表示变量之间有严重的多重共线关系。② 回归方程的截距项= 0 的假设是相容的( p 值= 0. 3991) ; ③ 所有自变量在Α= 0. 05 的显著水平下对因变量的影响均不显著(有三个变量的p 值大于0. 5) ,...
如何判断特征值是几重根?
例如，假设我们有一个矩阵，它的秩是小于全矩阵的阶数，而某个特征值却对应着一个重根，这就表明这个特征值在特征多项式中至少有超过一个的解，这就是代数重数大于几何重数的直观体现。要准确判断特征值的多重性，我们需遵循以下步骤：首先，计算特征多项式，确定各个特征值。然后，分析每个特征值对应的...
怎么看T值显著还是不显著啊?
实际上不是看t值啊，是看后面的sig的大小，也就是我们经常说的p啦，p的两个常用检验标准是0.05和0.01，分别表示不显著、显著和非常显著。也就是说如果sig小于0.01就表示非常显著，如果位于0.05和0.01之间就表示显著，如果位于0.05以上就表示不显著了。至于t值有些时候是负值也是正常的，说明你...
多重共线性是什么意思?怎么判断多重共线性?
因而应该重视共线性问题。通常情况下，共线性问题的表现是两两项之间具有高度的相关关系，比如相关系数大于0.8。还有一种情况是绝对的共线性，即二者相关系数值为1，即信息具有绝对的重叠性，比如类别数据进行哑变量处理后，并没有少放一个参照项到模型中，即会导致模型出现异常等。共线性问题分析的判断...
多重共线性的诊断方法有哪些?
接下来从多重共线性的诊断，多重共线性解决办法以及举例进行说明多重共线性几个方面进行说明。1.经验法 经验法就是通过宏观经验进行简单的判断，模型的R方比较高，但是变量不显著（回归中的t检验），或者模型结果不合理，这可能存在多重共线性，即如果R方较高，一般情况下方程整体会显著（即通过F检验）...
什么是多重共线性?
因而应该重视共线性问题。通常情况下，共线性问题的表现是两两项之间具有高度的相关关系，比如相关系数大于0.8。还有一种情况是绝对的共线性，即二者相关系数值为1，即信息具有绝对的重叠性，比如类别数据进行哑变量处理后，并没有少放一个参照项到模型中，即会导致模型出现异常等。共线性问题分析的判断...
多重共线性如何检验?
则表明存在多重共线性。4、微笑曲线检验法。通过绘制散点图和残差图，来观察自变量与因变量之间的关系是否呈现微笑曲线，若呈现则表明存在多重共线性。根据实际情况选择相应的方法进行检验即可。除了检验方法外，还需要注意数据的来源和采集方法，避免数据中的噪声和异常值对判断结果产生影响。
多重共线性检验方法?
当自变量存在多重共线关系时, 均方误差将变得很大,故从均方误差的角度看, 普通最小二乘估计不是系数的好估计,减少均方误差的方法就是用岭回归估计替代最小二乘估计。但使得均方误差达到最小的k值依赖于未知参数系数和随机干扰项的方差,因此k 值的确定是岭回归分析中关键。 在实际应用中, 通常确定k值的方法有以下...
多重共线性是什么意思?
因而应该重视共线性问题。通常情况下，共线性问题的表现是两两项之间具有高度的相关关系，比如相关系数大于0.8。还有一种情况是绝对的共线性，即二者相关系数值为1，即信息具有绝对的重叠性，比如类别数据进行哑变量处理后，并没有少放一个参照项到模型中，即会导致模型出现异常等。共线性问题分析的判断...
多重共线性有什么意义?如何解决?
方差膨胀因子表达式为：VIFi=1\/（1-R2i)。其中Ri为自变量xi对其余自变量作回归分析的复相关系数。当VIFi很大时，表明自变量间存在多重共线性。该诊断方法也存在临界值不易确定的问题，在应用时须慎重。判断：VIFj>10时，说明自变量x与其余自变量之间存在严重的多重共线关系，这种多重共线性可能会过度...
苑促冰栀： SPSS中VIF是什么?SPSS中VIF是指多重共线性检验中的方差膨胀因子.它用来检验自变量之间是否存在高度相关性.如果VIF的值较高,表明自变量之间高度相关,存在多重共线性问题.因为多重共线性会导致回归系数不准确、显著性水平降...
荥经县13392773534： 什么是方差膨胀因子vif ？
苑促冰栀： 方差膨胀因子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.VIF的取值大于1.VIF值越接近于1,多重共线性越轻,反之越重.当多重共线性严重时,应采取适当的方法进行调整.容忍度的值界于0至1之间,当容忍度值较小时,表示此自变量与其他自变量之间存在共线性.容忍度这个变量回归系数的估计值不够稳定,则回归系数的计算值也会有很大误差.方差膨胀系数是容忍度的倒数,VIF越大,表示自变量的容忍度越小,越有共线性问题.
荥经县13392773534： 什么是方差膨胀因子 - ？
苑促冰栀： 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.经验判断方法表明:当0<VIF<10,不存在多重共线性;当10≤VIF<100,存在较强的多重共线性;当VIF≥100,存在严重多重共线性
荥经县13392773534： eviews多重共线性怎么检验?eviews多重共线性怎么检验? ？
苑促冰栀： 多重共线性检验,最好的软件是SPSS,它会自动给出全部共线性检验指标,如图: 后一个是最主要的VIF(方差膨胀因子)检验,它大于5,有共线.大于10,共线严重. 这个表给出了更多的共线性检验方法,比如第3列条件索引(其实是条件指数),它大于10共线,大于30严重共线.
荥经县13392773534： spss 达人进!!!! - ？
苑促冰栀： 你好!第一个问题,解释变量之间可能存在多重共线性,容易出现回归系数的符号无法解释的问题.你可以在线性回归框里选择statistics,点选输出collinearity diagnostic再回归,输出的VIF值严重大于10就说明存在多重共线性,通过去掉VIF较大的变量,反复回归输出VIF直到方程通过共线性检验即可.第二个问题,散点图只能粗略说明大致关系,仍要先进行线性回归,再通过对回归方程的各项检验,包括线性方程和回归系数的检验,再结合拟合优度评价下线性回归的效果;如果检验通过但是拟合度不高,需要进一步检验是否符合基本假设,如果符合基本假设,但拟合效果不好,再考虑其他的模型.
荥经县13392773534： 各位高手,请问stata做中介效应的命令是什么 - ？
苑促冰栀： Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件.它提供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式.1.sort指令是STATA数据库的维护的排序指令.附图2.tsset指令是时间序...
荥经县13392773534： 是否有完全的多重共线性 - ？
苑促冰栀： 将所有回归中要用到的变量依次作为因变量、其他变量作为自变量进行回归分析,可以得到各个变量的膨胀系数VIF以及容忍度tolerance,如果容忍度越接近0,则共线性问题越严重,而VIF是越大共线性越严重,通常VIF小于5可以认为共线性不严重,宽泛一点的标准小于10即可.
荥经县13392773534： 多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别? - ？
苑促冰栀： 多元线性回归模型与一元线性回归模型区别表现在如下几个方面:一是解释变量的个数不同;二是模型的经典假设不同,多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定;三是多元线性回归模型的参数...
