어떤 분산 인플레이션 계수를 사용해야합니까 : 또는 ?

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vifR 패키지 의 함수를 사용하여 분산 인플레이션 요인을 해석하려고 합니다 car. 이 함수는 일반화 된 및 합니다. 도움말 파일 에 따르면 이 후자의 값은 $\text{VIF}$ $\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})}$

신뢰 타원체의 치수를 조정하기 위해이 함수는 GVIF ^ [1 / (2 * df)]도 인쇄합니다. 여기서 df는 항과 관련된 자유도입니다.

도움말 파일에서이 설명의 의미를 이해하지 못하므로 또는 사용해야하는지 잘 모르겠습니다. . 내 모델 에서이 두 값은 매우 다릅니다 (최대 는 ~ ; 최대 는 ~ ). $\text{GVIF}$ $\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})}$ $\text{GVIF}$ $60$ $\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})}$ $3$

누군가 내가 사용해야하는 것을 설명해 주시겠습니까? 그리고 타원체의 치수를 조정하면 무엇을 의미합니까?

r multicollinearity vif

— 어치
소스

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Georges Monette와 저는 "일반화 된 공선 성 진단", JASA 87 : 178-183, 1992 ( 링크 )에 GVIF를 소개했습니다 . 설명했듯이 GVIF는이 하위 집합의 회귀자가 보완 하위 집합의 회귀와 관련이없는 경우 획득 할 수있는 "유토피아"타원체에 대한 계수 하위 집합에 대한 공동 신뢰 타원체의 하이퍼 볼륨의 제곱 비율을 나타냅니다. 단일 계수의 경우 이는 일반적인 VIF에 특화됩니다. 차원에서 GVIF를 비교할 수 있도록 GVIF ^ (1 / (2 * Df))를 사용하는 것이 좋습니다. 여기서 Df는 부분 집합의 계수 수입니다. 실제로, 이는 GVIF를 선형 측정 값으로 줄이고, Df = 1 인 VIF의 경우 계수에 대한 신뢰 구간의 공선 성으로 인해 팽창에 비례합니다.

— 존 폭스
소스

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— gung-Monica Monica 복원

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나는 똑같은 질문에 부딪 쳤고 내 방식대로 노력했다. 아래의 자세한 답변을 참조하십시오.

우선, R에서 비슷한 VIF 값을 생성하는 4 가지 옵션을 발견했습니다.

• corvifAED 패키지의 명령

• vif차 패키지의 명령,

• vifrms 패키지의 명령

• vifDAAG 패키지의 명령.

요인 / 범주 형 변수 또는 다항식 항을 포함하지 않는 일련의 예측 변수에 이러한 명령을 사용하는 것은 매우 어려운 일입니다. corvifAED 패키지 의 명령이 결과에 GVIF로 레이블을 지정 하더라도 세 명령 모두 동일한 숫자 출력을 생성합니다 .

그러나 일반적으로 GVIF는 요인 및 다항식 변수에만 작용합니다. 둘 이상의 계수를 필요로하고 따라서 자유도가 1보다 큰 변수는 일반적으로 GVIF를 사용하여 평가됩니다. 1 계수 항에서 VIF는 GVIF와 같습니다.

따라서 3, 5 또는 10 임계 값과 같은 공선 성이 문제인지에 대한 표준 경험 규칙을 적용 할 수 있습니다. 그러나 약간의주의가 필요할 수 있습니다 ( http://www.nkd-group.com/ghdash/mba555/PDF/VIF%20article.pdf 참조 ).

예를 들어 범주 형 예측 변수와 같이 다중 계수 항의 경우 4 개의 패키지는 다른 출력을 생성합니다. vifrms 및 DAAG 패키지 의 명령은 VIF 값을 생성하는 반면 다른 두 명령은 GVIF 값을 생성합니다.

먼저 rms 및 DAAG 패키지의 VIF 값을 살펴 보겠습니다.

TNAP     ICE     RegB    RegC    RegD    RegE

1.994    2.195   3.074   3.435   2.907   2.680

TNAP 및 ICE는 연속 예측 변수이며 Reg는 인형 RegB가 RegE에 제공하는 범주 형 변수입니다. 이 경우 RegA가 기준입니다. 모든 VIF 값은 다소 적당하며 일반적으로 걱정할 필요가 없습니다. 이 결과의 문제점은 범주 형 변수의 기준선에 영향을 받는다는 것입니다. VIF 값이 허용 가능한 수준을 초과하지 않도록하려면 범주 형 변수의 모든 수준에 대해이 분석을 기준선으로 다시 실행해야합니다. 이 경우 5 번.

corvifAED 패키지의 vif명령 또는 자동차 패키지 의 명령을 적용하면 GVIF 값이 생성됩니다.

     |  GVIF     | Df | GVIF^(1/2Df) |  

TNAP | 1.993964  | 1  | 1.412078     |
ICE  | 2.195035  | 1  | 1.481565     | 
Reg  | 55.511089 | 5  | 1.494301     |

GVIF는 더미 회귀 기 세트와 같은 관련 회귀 기 세트에 대해 계산됩니다. 두 개의 연속 변수 TNAP 및 ICE의 경우 이는 이전 VIF 값과 동일합니다. 범주 형 변수 Reg의 경우 범주 형 변수의 단일 수준에 대한 VIF 값이 모두 중간 수준이지만 위와 같이 GVIF 값이 매우 높습니다.

$GVIF^{(1/(2 \times Df))}$ $GVIF^{(1/(2 \times Df))}$ 범주 형 변수의 값은 공선 성으로 인한 계수 추정의 정밀도 감소에 대한 유사한 측정치입니다 (인용 준비가되지 않았지만 http://socserv2.socsci.mcmaster.ca/jfox/papers/linear- models-problems.pdf ).

$GVIF^{(1/(2 \times Df))}$ $GVIF^{(1/(2 \times Df))}$

$GVIF^{(1/(2 \times Df))}$ $GVIF^{(1/(2 \times Df))}$ $GVIF^{2(1/(2 \times Df))} < 2$

— 얀 필립 S
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@JanPhilippS 사이트에 오신 것을 환영합니다. 이것은 OP의 질문에 대한 답변만큼 새로운 질문처럼 보입니다. 답변을 제공하려면 "답변"필드 만 사용하십시오. 궁금한 점이 있으면 [ASK QUESTION]상단의을 클릭하여 질문 하면 제대로 도와 드리겠습니다. 여기에 처음 오셨으므로 새로운 사용자를위한 정보가 포함 된 둘러보기 를 이용하십시오 .

— gung-Monica Monica 복원

2

글쎄, 그것은 실제로 새로운 질문이 아닙니다. 오히려 자세한 답변입니다.

— Jan Philipp S

1

@JanPhilippS, 자세한 내용을 읽을 수있는 링크를 제공해 주셔서 감사합니다. 귀하의 게시물이 업무 상태에 대한 약간의 반영을 허용하는 양질의 답변 인 것 같습니다.

— timothy.s.lau 1

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Fox & Monette (GVIF의 원래 인용, GVIF ^ 1 / 2df)는 GVIF를 1 / 2df의 거듭 제곱으로 사용하여 GVIF의 값을 여러 매개 변수에서 비교할 수 있다고 제안합니다. "일반적인 분산 인플레이션 계수의 제곱근을 취하는 것은 비 유적이다"(John Fox의 An R 및 S-Plus Companion에서 Applied Regression까지). 따라서, 그것을 제곱하고 일반적인 VIF "거짓의 법칙"을 적용하는 것이 합리적입니다.

— ACMW
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