Variancia inflációs tényező szerint?
Pontszám: 4,2/5 ( 38 szavazat )A varianciainflációs faktor azt méri , hogy egy független változó viselkedését (varianciáját) mennyire befolyásolja vagy növeli a többi független változóval való kölcsönhatása/korrelációja. A varianciainflációs tényezők lehetővé teszik annak gyors mérését, hogy egy változó mennyiben járul hozzá a regresszió standard hibájához.
Mi a variancia inflációs tényező képlete?
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + ... + β k X k + ε . A fennmaradó tag, 1 / (1 − R j 2 ) a VIF. Minden egyéb tényezőt tükröz, amely befolyásolja az együtthatóbecslések bizonytalanságát.
Mi az elfogadható varianciainflációs tényező?
A legtöbb kutatási cikk a VIF (Variance Inflation Factor) > 10 értéket a multikollinearitás mutatójának tekinti, de vannak, akik konzervatívabb 5-ös vagy akár 2,5-ös küszöböt választanak.
A VIF melyik értéke jelzi a multikollinearitást?
A varianciainflációs tényező (VIF) A VIF 10-et meghaladó értékeit gyakran multikollinearitás jelzésének tekintik, de gyengébb modellekben a 2,5 feletti értékek aggodalomra adhatnak okot.
Mit jelent a magas VIF érték?
Minél nagyobb az érték, annál nagyobb a korrelációja a változónak más változókkal. A 4-nél vagy 5-nél nagyobb értékeket néha mérsékeltnek vagy magasnak tekintik, míg a 10-es vagy annál nagyobb értékeket nagyon magasnak tekintik.
Variancia inflációs tényező egyszerűsítve | Variancia inflációs tényező a multikollinearitásban | VIF
Mi történik, ha a VIF magas?
Ha a VIF egyenlő 1-gyel, nincs multikollinearitás a faktorok között, de ha a VIF nagyobb, mint 1, akkor a prediktorok mérsékelten korrelálhatnak . ... És ha a VIF 10 fölé megy, akkor feltételezhető, hogy a regressziós együtthatók rosszul vannak becsülve a multikollinearitás miatt.
Miért magas a VIF?
A varianciainflációs tényező (VIF) a multikollinearitás mértéke több regressziós változó halmazában. ... A magas VIF azt jelzi , hogy a társított független változó erősen kollineáris a modell többi változójával .
Milyen magas a túl magas VIF?
Általában a 10 feletti VIF magas korrelációt jelez, és aggodalomra ad okot. Egyes szerzők konzervatívabb, 2,5-ös vagy magasabb szintet javasolnak. Néha a magas VIF egyáltalán nem ad okot aggodalomra. Például magas VIF-értéket érhet el, ha más változókból származó termékeket vagy hatványokat vesz fel a regresszióba, például x és x 2 .
Mi a multikollinearitási példa?
A multikollinearitás általában akkor fordul elő, ha két vagy több prediktorváltozó között magas a korreláció. ... Példák a korrelált előrejelző változókra (más néven multikollineáris prediktorok) a következők: egy személy magassága és súlya, életkora és egy autó eladási ára, vagy iskolai végzettsége és éves jövedelme .
Hogyan észlelhető a multikollinearitás?
Szerencsére van egy nagyon egyszerű teszt a regressziós modell multikollinearitásának felmérésére. A variancia inflációs faktor (VIF) a független változók közötti összefüggést és a korreláció erősségét azonosítja. A statisztikai szoftver minden független változóhoz kiszámol egy VIF-et.
Miért végtelen a VIF?
Ha van tökéletes korreláció , akkor VIF = végtelen. A VIF nagy értéke azt jelzi, hogy a változók között korreláció van. Ha a VIF 4, ez azt jelenti, hogy a modell együtthatójának varianciája 4-szeresére nő a multikollinearitás jelenléte miatt.
Mi a jó R négyzetes érték?
Más területeken a jó R-négyzet olvasási normái sokkal magasabbak lehetnek, például 0,9 vagy magasabb is lehet. A pénzügyekben a 0,7 feletti R-négyzet általában magas szintű korrelációt mutat, míg a 0,4 alatti mérőszám alacsony korrelációt mutat.
Hogyan számítják ki a variancia inflációs tényezőt?
A varianciainflációs faktor (VIF) az előrejelző változók közötti kolinearitás mértéke többszörös regresszión belül. Kiszámítása úgy történik, hogy egy adott modell összes béta varianciájának hányadosát osztjuk egyetlen béta variánsával, ha az önmagában is illeszkedne .
Mi a VIF határértéke?
Néha 4-es vagy 10 -es határértéket adnak, ha a VIF-et magasnak tekintik. Fontos azonban, hogy a VIF következményeit a standard hiba egyéb elemeivel összefüggésben értékeljük, amelyek ellensúlyozhatják azt (mint például a minta mérete...)
Mi az inflációs tényező?
Inflációs tényező – a terhelési tényező, amely az inflációból adódó veszteségek költségének vagy a kitettségi alapok nagyságának (pl. bérszámfejtés, eladások) jövőbeni növekedését biztosítja . Bármilyen típusú előzményadatokra alkalmazható, hogy előrejelzések készítésekor a korábbi adatokat aktuálisabb adatokká alakítsák át.
Hogyan teszteli a heteroszkedaszticitást?
A heteroszkedaszticitás tesztelésének három elsődleges módja van. Ellenőrizheti vizuálisan a kúp alakú adatokat, használhatja az egyszerű Breusch-Pagan tesztet normál eloszlású adatokhoz, vagy használhatja a White tesztet általános modellként.
Miért probléma a kollinearitás?
A multikollinearitás azért jelent problémát , mert aláássa egy független változó statisztikai szignifikanciáját . Ha a többi tényező egyenlő, minél nagyobb egy regressziós együttható standard hibája, annál kisebb a valószínűsége annak, hogy ez az együttható statisztikailag szignifikáns lesz.
Mik a multikollinearitás okai?
- Különböző típusú változók pontatlan használata.
- Rossz kérdésválasztás vagy nullhipotézis.
- Egy függő változó kiválasztása.
- Változó ismétlődése lineáris regressziós modellben.
Az alacsonyabb VIF jobb?
A VIF a tűrésérték reciproka; A kis VIF értékek alacsony korrelációt jeleznek a változók között ideális körülmények között VIF<3. Elfogadható azonban, ha 10-nél kisebb .
Mikor érdemes figyelmen kívül hagyni a kollinearitást?
Növeli együtthatóik standard hibáját, és több szempontból is instabillá teheti ezeket az együtthatókat. De mindaddig, amíg a kollineáris változókat csak vezérlőváltozóként használjuk, és nincsenek kollineárisak az Ön érdeklődésre számot tartó változóival, nincs probléma.
Mi a multikollinearitás magas értéke?
Magas: Ha a feltáró változók közötti kapcsolat magas, vagy tökéletes korreláció van közöttük , akkor magas multikollinearitásról beszélünk. 5.
Mennyi a korreláció túl sok?
A multikollinearitásra vonatkozó hüvelykujjszabály az, hogy túl sok van, ha a VIF nagyobb 10-nél (ez valószínűleg azért van, mert 10 ujjunk van, tehát tekintsd az ilyen hüvelykujjszabályokat annak, amit érnek). Ennek az lenne a következménye, hogy túl sok kollinearitás van két változó között, ha r≥. 95.
Mit jelent az 1-es VIF?
Az 1-es VIF azt jelenti, hogy nincs korreláció a j- edik prediktor és a fennmaradó prediktorváltozók között, ezért b j varianciája egyáltalán nem inflálódik.
Hogyan teszteli a kollinearitást?
- 1. lépés: Tekintse át a szórásdiagramot és a korrelációs mátrixokat. ...
- 2. lépés: Keresse meg a helytelen együtthatójeleket. ...
- 3. lépés: Keresse meg az együtthatók instabilitását. ...
- 4. lépés: Tekintse át a varianciainflációs tényezőt.
Hogyan importálja a varianciainflációs tényezőt?
- Adatok létrehozásához. import numpy mint np. import scipy mint sp. a = [1, 1, 2, 3, 4] b = [2, 2, 3, 2, 1] ...
- Adatkeret létrehozásához. import pandákat pd-ként. adatok = pd.DataFrame() data["a"] = a. adat["b"] = b. ...
- Számítsa ki a VIF-et. cc = np.corrcoef(data, rowvar=False) VIF = np.linalg.inv(cc) VIF.diagonal()
- Eredmény.