Varianz Inflationsfaktor
Der Varianzinflationsfaktor ist ein Maß für den Betrag der Multikollinearität in einer Menge mehrerer Regressionsvariablen. Eine multiple Regression wird verwendet, wenn eine Person die Wirkung mehrerer Variablen auf ein bestimmtes Ergebnis testen möchte. Die abhängige Variable ist das Ergebnis, auf das die unabhängigen Variablen, die die Eingaben in das Modell sind, einwirken. Multikollinearität liegt vor, wenn zwischen einer oder mehreren der unabhängigen Variablen oder Eingaben eine lineare Beziehung oder Korrelation besteht. Multikollinearität schafft ein Problem bei der multiplen Regression, da sich die Eingaben alle gegenseitig beeinflussen, sie nicht wirklich unabhängig sind und es schwierig ist zu testen, wie stark sich die Kombination der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable oder das Ergebnis innerhalb des Regressionsmodells auswirkt.
Um sicherzustellen, dass das Modell ordnungsgemäß spezifiziert ist und ordnungsgemäß funktioniert, gibt es Tests, die auf Multikollinearität getestet werden können. Varianzinflationsfaktor ist ein solches Messinstrument. Mithilfe von Varianzinflationsfaktoren können Sie den Schweregrad von Multikollinearitätsproblemen ermitteln, sodass das Modell angepasst werden kann. Der Varianzinflationsfaktor misst, wie stark das Verhalten (Varianz) einer unabhängigen Variablen durch ihre Wechselwirkung / Korrelation mit den anderen unabhängigen Variablen beeinflusst oder aufgeblasen wird.
BREAKING DOWN-Varianz-Inflationsfaktor
Der Varianzinflationsfaktor wird üblicherweise mit einer gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate verwendet. Es misst das Ausmaß der Multikollinearität innerhalb des Modells. Multikollinearität verringert die Legitimität und Vorhersagekraft eines Modells. Varianzinflationsfaktoren ermöglichen ein schnelles Maß dafür, wie viel eine Variable zum Standardfehler in der Regression beiträgt. Wenn signifikante Multikollinearitätsprobleme vorliegen, ist der Varianzinflationsfaktor für die beteiligten Variablen sehr groß. Nachdem diese Variablen identifiziert wurden, können verschiedene Ansätze zum Eliminieren oder Kombinieren kollinearer Variablen verwendet werden, um das Problem der Multikollinearität zu lösen.
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