Fattore di inflazione della varianza

DEFINIZIONE di varianza Fattore di inflazione

Il fattore di inflazione della varianza è una misura della quantità di multicollinearità in un insieme di variabili di regressione multipla. Una regressione multipla viene utilizzata quando una persona desidera testare l'effetto di più variabili su un determinato risultato. La variabile dipendente è il risultato che viene influenzato dalle variabili indipendenti, che sono gli input nel modello. La multicollinearità esiste quando esiste una relazione lineare, o correlazione, tra una o più variabili o input indipendenti. La multicollinearità crea un problema nella regressione multipla perché, poiché gli input si influenzano a vicenda, in realtà non sono indipendenti ed è difficile verificare quanto la combinazione delle variabili indipendenti influisca sulla variabile dipendente o sul risultato nel modello di regressione.

Per garantire che il modello sia correttamente specificato e funzioni correttamente, esistono test che possono essere eseguiti per la multicollinearità. Il fattore di inflazione della varianza è uno di questi strumenti di misurazione. L'uso dei fattori di inflazione della varianza aiuta a identificare la gravità di eventuali problemi di multicollinearità in modo che il modello possa essere regolato. Il fattore di inflazione della varianza misura quanto il comportamento (varianza) di una variabile indipendente è influenzato o gonfiato dalla sua interazione / correlazione con le altre variabili indipendenti.

RIPARTIZIONE Fattore di inflazione di varianza

Il fattore di inflazione della varianza è comunemente usato con una regressione dei minimi quadrati ordinaria. Misura l'estensione della multicollinearità all'interno del modello. La multicollinearità riduce la legittimità e il potere predittivo di un modello. I fattori di inflazione della varianza consentono di misurare rapidamente la quantità di una variabile che contribuisce all'errore standard nella regressione. Quando sussistono importanti problemi di multicollinearità, il fattore di inflazione della varianza sarà molto grande per le variabili coinvolte. Dopo aver identificato queste variabili, è possibile utilizzare diversi approcci per eliminare o combinare variabili collineari, risolvendo il problema della multicollinearità.

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