岭回归VIF值怎么计算？还需其它检验吗？

岭回归的VIF值怎么计算？如果不好计算，如何判断还存不存在多重共线性？另外岭回归后还需要做什么其它检验吗？

呆呆320 发表于 2014-5-9 18:11
我已经做了岭回归分析了，回归后没有VIF值，我看到有的学者的论文中，做完岭回归的结果中，会将各个变量的 ...

我没有做过岭回归，一直做的逐步回归。

你用的什么软件，去查查书或者在百度上查下，或者继续发问。

如果你认为你的文章字数结构够了，就不用作异方差检验了。如果还不够，就做一下。视情况而定。

帮不了你，不好意思。

VIF是方差扩大因子法，不是岭回归法。

VIF=1/(1-R^2)

当VIF>=10时，说明该解释变量与其余解释变量有着严重的多重共线性。

（你将其中一个解释变量视为被解释变量，与剩余的其他解释变量做回归，R^2为其可决系数，此时的VIF即可判定此解释变量是否与其他的解释变量存在多重共线性）

多重共线性检验还有简单相关系数检验法（不太精确），发差扩大因子法（其实还比较好算，一般选这个），逐步回归检测法。

岭回归法是修正多重共线性的方法，此外还有逐步回归法，经验性法（剔除变量法、增加样本容量、变换模型形式）

再做一下异方差和自相关检验吧。一般都会做这几个检验，也不太难。

FOGGY雾 发表于 2014-5-9 16:42
VIF是方差扩大因子法，不是岭回归法。

VIF=1/(1-R^2)

我已经做了岭回归分析了，回归后没有VIF值，我看到有的学者的论文中，做完岭回归的结果中，会将各个变量的VIF值都写出来，可是我做完看不到这个值，也不知道在哪边可以计算出这个值。
我说的其他检验，是想问我做完岭回归，消除共线性之后，还需不需要做其他的检验？因为多元回归之后都会做异方差检验之类的。
非常感谢啦！

楼主你的问题解决了吗？我现在正为这个纠结呢，求教啊

同问 解救了没有？

呆呆320 发表于 2014-5-9 18:11
我已经做了岭回归分析了，回归后没有VIF值，我看到有的学者的论文中，做完岭回归的结果中，会将各个变量的 ...

在吗？我也想问您这个问题。。

这个问题是不能解决的

R语言可以解决这个问题，计算ridge下的VIF，并生成VIF和K的变化趋势图，如下k=0.3时所有预测变量的vif小于10.> vif_ridge
              GNP Unemployed Armed.Forces Population       Year GNP.deflator
0.000 1788.513483  33.618891     3.588930 399.151022 758.980597   135.532438
0.005  540.043909  12.118058     2.920757 193.298896 336.153767    90.629537
0.010  258.999351   7.284398     2.732975 134.420690 218.842538    74.785479
0.020  101.116956   4.572957     2.577977  87.291893 128.820697    58.935175
0.040   34.425669   3.422139     2.440659  52.223963  66.310153    43.556379
0.080   11.281445   2.994018     2.301110  28.592655  28.820886    29.522311
0.100    7.989328   2.918841     2.253470  23.180773  21.322547    25.438854
0.120    6.105293   2.867243     2.213244  19.437122  16.525908    22.295597
0.140    4.926398   2.827611     2.178256  16.699399  13.268465    19.788977
0.160    4.141098   2.794839     2.147188  14.615014  10.954319    17.739882
0.180    3.593645   2.766391     2.119172  12.979123   9.251184    16.033636
0.200    3.198938   2.740887     2.093604  11.664539   7.961509    14.592316
0.220    2.907179   2.717519     2.070039  10.588055   6.961729    13.360569
0.240    2.687593   2.695787     2.048147   9.692891   6.171289    12.297702
0.260    2.520296   2.675366     2.027669   8.938941   5.535829    11.372988
0.280    2.391954   2.656035     2.008404   8.297052   5.017581    10.562715
0.300    2.293341   2.637638     1.990191   7.745510   4.589635     9.848256
0.320    2.217899   2.620064     1.972898   7.267807   4.232398     9.214759
0.340    2.160855   2.603226     1.956418   6.851167   3.931325     8.650227
0.360    2.118664   2.587059     1.940662   6.485550   3.675437     8.144865
0.380    2.088645   2.571513     1.925554   6.162955   3.456318     7.690597
0.400    2.068734   2.556544     1.911032   5.876933   3.267433     7.280706

Zenoo 发表于 2016-11-14 15:01
R语言可以解决这个问题，计算ridge下的VIF，并生成VIF和K的变化趋势图，如下k=0.3时所有预测变量的vif小于1 ...

请问这个语句是怎么写的？找不到啊