R 检测多重共线性

通过统计量VIF(方差膨胀因子),可以检测多重共线性问题。R语言中,car包的vif()函数能计算VIF值。若VIF大于2,则可能存在问题。实际应用中,检测结果显示预测变量未出现多重共线性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

多重共线性可用统计量VIF(Variance Inflation Factor,方差膨胀因子)进行检测。VIF的平 方根表示变量回归参数的置信区间能膨胀为与模型无关的预测变量的程度(因此而得名)。car 包中的vif()函数提供VIF值。一般原则下, vif >2就表明存在多重共线性问题。

检测多重共线性

> library(car) 
> vif(fit) 
Population Illiteracy Income Frost 
 1.2 2.2 1.3 2.1 
> sqrt(vif(fit)) > 2 # problem? 
Population Illiteracy Income Frost 
 FALSE FALSE FALSE FALSE

结果表明预测变量不存在多重共线性问题。

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