多重共性和VIF检验

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MATLAB基础应用精讲-【数模应用】共线性分析（附MATLAB、R语言和python代码实现）
qq_36130719的博客
07-20 509
共线性，即同线性或同线型。统计学中，共线性即多重共线性。多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。
多重共线性检测—相关性系数矩阵和方差膨胀系数(VIF)分析学习
zfyyzhys的博客
09-04 7790
多重共线性（Multicollinearity） 是在多元线性回归分析中经常遇到的一个问题，它发生在当两个或更多的预测变量（自变量）在统计模型中高度相关。
大数据下的多重检验
最新发布
weixin_69884785的博客
09-11 1174
一、假设检验 假设检验的基本步骤 假设检验的两类错误（Type I, Type II Errors） 二、多重检验的难点 三、家族 wise 错误率（Family - Wise Error Rate, FWER） 控制 FWER 的方法 （1）邦费罗尼法（Bonferroni Method） （2）霍尔姆逐步下降法（Holm’s Step - Down Procedure） 特殊场景下的 FWER 控制方法 （1）图基法（Tukey’s Method） （2）谢弗法（Scheffé’s Method）
多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）
weixin_30518397的博客
06-06 4万+
　　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。 　　多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。若存在多重共线性，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...
vif诊断多重共线性
m0_59726481的博客
01-15 1851
多重共线性的诊断\n1.方差扩大因子法\n经验表明，V I F j ≥ 10 VIF_{j}\\geq10VIF \nj\n​\t\n ≥10时，就说明自变量x j x_{j}x \nj\n​\t\n 与其余变量之间有严重的多重共线性，且这种多重共线性可能会过度地影响最小二乘估计值。\n\n代码实现如下：\n\ndata3.3\u003C-read.csv(\"C:/Users/Administrator/Desktop/data3.3.csv\",head=TRUE)\nlm3.3\u003C-lm(y~
多重共线性VIF
Lemon_ZL的博客
06-24 4万+
多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。 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。 多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。 检验方法主要有：容忍度(Tolerance)和方差膨胀系数(Variance inflation factor，
python检测多重共线性程序_用 VIF 方法消除多维数据中的多重共线性
weixin_35838019的博客
01-12 4652
多元线性回归是我们在数据分析中经常用到的一个方法，很多人在遇到多维数据时基本上无脑使用该方法，而在用多元线性回归之后所得到的结果又并不总是完美的，其问题实际上并不出在方法上，而是出在数据上。当数据涉及的维度过多时，我们就很难保证维度之间互不相关，而这些维度又都对结果产生一定影响，当一组维度或者变量之间有较强的相关性时，就认为是一种违背多元线性回归模型基本假设的情形。今天我们就讲解一下如何用VIF方...
VIF 多重共线性膨胀因子
Sunstar
10-09 2万+
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。 多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。若存在多重共线性，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
VIF，共线相关性理解
Mark_Australia的博客
05-12 5658
多重共线性是指在变量空间中，存在自变量可以近似地等于其他自变量的线性组合 如果将所有自变量用于线性回归或逻辑回归的建模，将导致模型系数不能准确表达自变量对Y的影响。 比如：如果X1和X2近似相等，则模型Y = X1 + X2 可能被拟合成Y = 3 X1 - X2，原来 X2 与 Y 正向相关被错误拟合成负相关，导致模型没法在业务上得到解释。 在评分卡建模中，可能将很多相关性很高的变量加入到建模自变量中，最终得到的模型如果用变量系数去解释自变量与目标变量的关系是不合适的。 相关矩阵是指由样本...
多重共线性的影响、判定及消除的方法
weixin_39910711的博客
03-26 4万+
目录 1 什么是多重共线性？ 2 多重共线性的影响 3 共线性的判别指标（方差膨胀因子） 3.1 拟合优度 3.2方差膨胀因子VIF 4 多重共线性处理方法 4.1 手动移除出共线性的变量 4.2 逐步回归法 4.2.1向前法 4.2.2后退法 4.3 增加样本容量 4.4 岭回归 4.4.1最小二乘法求解多元线性回归 4.4.2 岭回归处理多重共线性 4.4.3 Lasso回归处理多重共线性 4.4.4 总结 1 什么是多重共线性？ 回归分...
共线性诊断（方差分解比例、条件指数、VIF、tableplot）：用于诊断回归设计矩阵中的共线性的 Matlab 代码-matlab开发
06-01
用于确定回归矩阵中共线性的程度和性质（也称为多重共线性）的几个 Matlab 函数。 给定一个设计矩阵，返回条件指数（最大奇异值与每个奇异值的比率）、方差分解比例和方差膨胀因子。 Belsley、Kuh 和 Welsch [1] 提出了一种使用以下条件诊断退化共线性的策略： 1) 用大条件指数判断的奇异值，并且与2) 两个或多个协变量的大方差分解比例 大条件索引的数量标识了设计矩阵的列之间的接近相关性的数量。 大方差分解比例确定了涉及相应近依存关系的协变量，这些比例的大小与条件指数相结合，提供了相应回归估计因存在共线性而退化的程度的度量。 尽管 Belsley 等人进行了数值实验，但“大”的含义在统计上并不精确。 表明以下范围是有用的： 条件指数，共线性5 100，严重 并且其中一对（或更多）方差分解因子 > 0.5 需
vif图像质量评价
11-24
一种很好的质量评价matlab程序，只适合用于灰度图像，vif图像质量评价
多重共线性检验的MATLAB程序
05-24
一个应用MATLAB对数据进行多重共线性检验的小程序。在进行多元线性回归前，通常需要进行多重共线性检验，以保证良好的回归效果。多重共线性的表征方法为VIF值，改程序用于自动计算VIF值。
多重共线性——VIF
weixin_46847902的博客
04-03 1万+
方差膨胀因子(VIF），测试多重共线性。
Python | 使用VIF检测多重共线性
python收藏家的博客
12-25 5402
多重共线性是指多元回归模型中有两个或两个以上的自变量，它们之间具有高度的相关性。正如我们所看到的，身高和体重具有非常高的VIF值，表明这两个变量高度相关。这是预料之中的，因为一个人的身高确实会影响他们的体重。正如我们从公式中看到的，R平方的值越大，VIF越大。这与较高的R平方值表示较强的共线性的事实一致。下例中使用的数据集包含500人的身高、体重、性别和体重指数。exog_idx：要测量其对其他特征的影响的附加特征的索引。其中，R平方是线性回归中的决定系数。exog：一个数组，包含对其执行线性回归的特征。
SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性
xiamu_CDA的博客
09-27 6953
方差膨胀因子（VIF）是用于衡量多元回归模型中自变量间多重共线性程度的一个指标。简而言之，它告诉我们如果一个自变量被其他自变量预测的话，其方差会因为这些自变量之间的相关性而膨胀多少倍。VIF值越大，说明该变量与其他自变量的相关性越高，即存在更严重的多重共线性问题。
数据分析——多重共线性检验
热门推荐
水野与小太郎的博客
05-03 6万+
在做线性回归的时候，一般分为以下几个步骤： 1、画散点图，简单的查看是否存在线性关系（3D以下） 2、线性模型跑一遍试试效果 3、其中需要查看以下几个指标： 3.1 正太分布检验 3.1 多重共线性 3.2 变量显著性 3.4 拟合效果 4、解释变量 上面一篇文章了解了如何利用t检验进行变量的显著性检验，下面着重学习如何进行多重共线性的检验 一、辅助...
多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）-相关系数（机器学习）sklearn
优快云 精品推荐
02-11 1万+
文章目录多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）1、原理：2、多重共线性：3、检验方法：方差膨胀系数（VIF）：相关性检验：4、代码测试4.1 导入相关库4.2准备数据4.3计算膨胀因子4.4计算相关系数4.5分割测试集4.6模型选择4.7AUC值4.8模型调整4.8.1删除 账户资金4.8.2删除 累计交易佣金5、总结 多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF） 1、原理： 方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中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。
python 多重共线性vif
08-17
### Python中计算方差膨胀因子(VIF) 在进行线性回归分析时，检测多重共线性是非常重要的一步，因为多重共线性会影响回归系数的估计值，使其变得不稳定甚至无效。方差膨胀因子（VIF）是一种常用的检测多重共线性的方法。VIF值大于10通常被认为是存在多重共线性的标志。 #### 使用`statsmodels`库计算VIF Python中的`statsmodels`库提供了一个非常方便的函数`variance_inflation_factor`来计算VIF。下面是一个详细的示例，展示如何使用这个库来计算数据集中每个自变量的VIF值。 假设我们有一个数据集，其中包含多个自变量，我们将计算这些自变量的VIF值以检测是否存在多重共线性。 ```python import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor from statsmodels.tools.tools import add_constant # 假设我们有一个数据集 data = { 'X1': [1, 2, 3, 4, 5], 'X2': [2, 4, 6, 8, 10], 'X3': [5, 4, 3, 2, 1] } df = pd.DataFrame(data) # 添加常数项 df = add_constant(df) # 计算VIF vif_data = pd.DataFrame() vif_data["Feature"] = df.columns vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(df.values, i) for i in range(df.shape[1])] print(vif_data) ``` #### 解释代码 1. **导入必要的库**：首先导入了`pandas`、`numpy`、`variance_inflation_factor`和`add_constant`。 2. **创建示例数据集**：这里创建了一个简单的数据集，包含三个自变量`X1`、`X2`和`X3`。 3. **添加常数项**：使用`add_constant`函数向数据集中添加一个常数项，这是为了在回归模型中包含截距项。 4. **计算VIF**：使用列表推导式和`variance_inflation_factor`函数计算每个自变量的VIF值，并将结果存储在一个DataFrame中。 5. **打印结果**：最后打印出包含每个特征及其对应VIF值的DataFrame。 通过这种方式，可以轻松地检测数据集中的多重共线性问题，并根据VIF值决定是否需要删除某些变量或采取其他措施[^2]。
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