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vif值R语言代码

今天给大家分享vif值R语言代码，其中也会对vif r语言的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

）对于多重判定系数有一点特别重要的需要说明：自变量个数的增加将影响到因变量中被估计的回归方程所解释的变量数量。当增加自变量时，会使预测误差变得较小，从而减小残差平方和 SSESSE。自然就会是 SSRSSR变大。

因为在所有自变量中去除一个变量，回归平方和只会减少，不会增加。减少的数值越大，说明该自变量在回归中所起的作用越大，也就是该自变量越重要。

（图片来源网络，侵删）

结果中可以看出，变量的VIF值均小于5，所以此案例不存在多重共线性的问题。

前面我们学习了最小二乘回归，这种回归方法简单并且满足我们大部分的研究需要，但是能进行这种回归的前提是有条件的：变量无异方差，变量无自相关，变量无多重共线性。

差分后的数据方差一定是符合多元回归假设的，没必要再做方差检验，做完这些工作之后在像其他类型数据一样，进行多重共线性等的检验和消除。

（图片来源网络，侵删）

应该是可以的，这个软件以前听别人讲功能非常强大的，可以干很多事情。

也可以***取逐步回归方法由由一元模型开始逐步增加解释变量个数，增加的原则是显著提高可决系数，自身显著而与其他变量之间又不产生共线性。最后，还可以***取岭回归方法来降低多重共线性的程度。

1、F检验：F检验用于评估整体模型是否显著。在Stata中，可以使用命令“estat ovtest”来进行F检验，命令后跟随待检验的模型名称。 t检验：t检验适用于评价单个变量对因变量是否有显著影响。

2、reg y x1 x..x9 vif 如果结果大于10，那么就说明存在严重的多重共线性，这时候需要减少解释变量来降低共线性。之后再做豪斯曼检验。

3、建议楼主用estat vif或者coldiagcollin等命令去通过检验统计量判断下变量间是否真的存在近似多重共线性（完全多从共线性stata建模时会直接omit掉）。

1、首先对所有变量进行标准化处理。（1）相关系数。通过做自变量间的散点图观察或者计算相关系数判断，看是否有一些自变量间的相关系数很高。一般来说，2个自变量的相关系数超过0.9，对模型的影响很大，将会出现共线性引起的问题。

2、在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关的现象，我们称这种现象为多重共线性。适度的多重共线性不成问题，但当出现严重共线性问题时，会导致分析结果不稳定，出现回归系数的符号与实际情况完全相反的情况。

3、与此同时：也可结合VIF标准进行判断共线性问题，当然VIF值标准的结果与Pearson相关作为标准的智能分析建议很可能不一样，因而二者分析同样的问题但数学原理并不完全一致，但通常结合Pearson相关系数进行共线性分析即可。

4、一般以容忍度、方差膨胀因子（VIF，容忍度的倒数）作为共线性诊断指标。

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