VIF检验相关性

冷不防 2022-09-12 02:55 260阅读 0赞

`VIF`可以用来度量多重共线性问题， V I F j = 1 1 − R j 2 \\quad \\mathrm\{VIF\}\_\{j\}=\\frac\{1\}\{1-R\_\{j\}^\{2\}\} VIFj=1−Rj21  
式子中， R j 2 R\_\{j\}^\{2\} Rj2是第 j j j个变量在所有变量上回归时的确定系数。  
如果VIF过大（比如`大于5或10`），则意味着**存在多重共线性**问题。关于多重共线性更多内容可以参考往期文章[https://blog.csdn.net/weixin\_45288557/article/details/111769464][https_blog.csdn.net_weixin_45288557_article_details_111769464]

> （由于没有VIF临界值表，我们只能使用经验法则：若VIF>5，则存在严重多重共线性。也有人建议用VIF>10作为存在严重多重共线性的标准，**特别**在解释变量多的情形应当如此。）

#数据
    df = pd.read_excel(io='数据.xlsx', sheet_name=0, usecols=range(1,5))
    
    # 务必注意：一定要加上常数项，#如果没有常数项列，计算结果天差地别，可能VIF等于好几千
    df['Constant Value']=1 #添加常数项
    df.head()
    
    from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
    # 这里可以选择想要判断的变量列
    df_tezheng=df[["var1","var2","var3","var4","var5", 'Constant Value']]
    
    # 进行vif检验
    vif=[]
    for i in range(df_tezheng.shape[1]-1):
        #计算第i+1个变量的(第i+1列)的方差膨胀因子
        vif.append(variance_inflation_factor(df_tezheng.values,i))
    #result_out
    yy=pd.DataFrame(df_tezheng.columns[:-1,])
    yy.rename(columns={
        0:"var_name"},inplace=True) 
    yy["vif"]=vif
    print(yy)

[https_blog.csdn.net_weixin_45288557_article_details_111769464]: https://blog.csdn.net/weixin_45288557/article/details/111769464

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