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vif值是什么意思
大家好!今天讓小編來大家介紹下關于vif值是什么意思的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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一、spss回歸中共線性診斷怎么解釋結(jié)果
一般以容忍度、方差膨脹因子(VIF,容忍度的倒數(shù))作為共線性診斷指標。一般來說,容忍度的值介于0和1之間,如值太小,說明這個自變量與其它自變量間存在共線性問題;VIF值越大,則共線性問題越明顯,一般以小于10為判斷依據(jù)。操作如下:
1、單擊“打開數(shù)據(jù)文檔 ”,將xls格式的全國各地區(qū)能源消耗量與產(chǎn)量的數(shù)據(jù)導入SPSS中。
2、導入過程中,各個字段的值都被轉(zhuǎn)化為字符串型(String),我們需要手動將相應的字段轉(zhuǎn)回數(shù)值型。單擊菜單欄的“ ”-->“ ”將所選的變量改為數(shù)值型。
3、數(shù)據(jù)清理包括缺失值的填寫和還需要使用SPSS分析工具來檢查各個變量的數(shù)據(jù)完整性。單擊“ ”-->“ ”,將檢查所輸入的數(shù)據(jù)的缺失值個數(shù)以及百分比等。
4、SPSS提供了填充缺失值的工具,點擊菜單欄“ ”-->“ ”,即可以使用軟件提供的幾種填充缺失值工具,包括序列均值,臨近點中值,臨近點中位數(shù)等。結(jié)合本次實習數(shù)據(jù)的具體情況,我們不使用SPSS軟件提供的替換缺失值工具,主要是手動將缺失值用零值來代替。
二、如何解讀SPSS共線性診斷結(jié)果以及解決多重共線性問題的方法
一般情況下,公差和方差擴展因子(vif,公差倒數(shù))被用作共線性診斷指標。一般來說,公差值在0到1之間。如果該值太小,則表明該自變量與其他自變量之間存在共線性問題。vif值越大,共線性問題越明顯。一般以不到10分為判斷標準。
具體的解決方法如下:
1、首先單擊“打開數(shù)據(jù)文檔 ”,將xls格式的全國各地區(qū)能源消耗量與產(chǎn)量的數(shù)據(jù)導入SPSS中。
2、接著在導入過程中,每個字段的值都轉(zhuǎn)換為字符串,我們需要手動將相應的字段轉(zhuǎn)換回數(shù)值類型。單擊菜單欄中的“->”將所選變量更改為數(shù)字類型。
3、數(shù)據(jù)清理包括填寫缺失值和使用spss分析工具檢查每個變量的數(shù)據(jù)完整性。單擊“->”檢查缺失值的數(shù)量和輸入數(shù)據(jù)的百分比。
4、SPSS提供了填充缺失值的工具,點擊菜單欄“>”,也就是說,它可以使用軟件提供的幾種工具來填補缺失值,包括序列平均值、近點中值、近點中值等。結(jié)合本次實習數(shù)據(jù)的具體情況,我們沒有使用spss軟件提供的缺失值替換工具,主要是手工將缺失值替換為零值。
三、問卷中的變量vif為0.0034怎么回事
意思就是方差膨脹系數(shù)很小。
方差膨脹系數(shù)(variance inflation factor,VIF)是衡量多元線性回歸模型中復 (多重)共線性嚴重程度的一種度量。它表示回歸系數(shù)估計量的方差與假設自變量間不線性相關時方差相比的比值。設模型已中心標準化,則回歸系數(shù)估計量的協(xié)差陣為,其中是中心標準化模型誤差項的方差,是自變量的相關矩陣,因此中心標準化模型的回歸系數(shù)的估計量的方差等于誤差項的方差和矩陣中第k個對角元素的乘積。這第二個因子就稱為方差膨脹系數(shù),記為VIFk??梢宰C明,其中是第k個自變量與其余的自變量之間的判定系數(shù)。因此,當?shù)趉個自變量與其余的自變量之間相關程度愈高,即愈接近1時,相應的VIFk也就越大。反之,若與其余自變量之間相關程度很低,即時,VIFk就接近于1
四、方差膨脹因子VIF是怎樣計算的 在EVIEWS5.0里如何操作
if確實是一個變量一個vif,但如果沒有其它變量,vif又怎么計算,它和其它變量是有關的。
個人研究了eviews計算vif的方法比如一個數(shù)據(jù)有因變量y,自變量x1,x2我們通常計算的是x1,x2的vif值以計算x1的vif值為例做回歸方程ls x1 c x2回車后得到一個回歸估計結(jié)果點擊關閉,在對話框點name重命名為eqjzz在對象窗口打開eqjzz,在命令輸入scalar vifjzz=1/(1-eqjzz.@R2) 回車在對象窗口生成一個vifjzz,雙擊是打不開的,但在左下角出有一個數(shù)值,這就是x1的vif值計算x2的vif值只要把回歸方程換成這樣ls x2 c x1就行了,其它的和前面一樣當然方程的命名不能一樣。以上就是小編對于vif值是什么意思問題和相關問題的解答了,如有疑問,可撥打網(wǎng)站上的電話,或添加微信。
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