VARIANCE INFLATION FACTOR LÀ GÌ

Hệ số lạm phát phương không đúng (yamada.edu.vnF) tính toán mức độ cực kỳ nghiêm trọng của nhiều cộng tuyến trong so với hồi quy so sánh hồi quy so sánh hồi quy là 1 trong tập vừa lòng các phương thức thống kê được sử dụng để cầu tính mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều phát triển thành độc lập. Nó hoàn toàn có thể được áp dụng để đánh giá sức mạnh của mối quan hệ giữa những biến với để mô hình hóa mối quan hệ sau này giữa chúng. . Đó là 1 trong khái niệm thống kê chỉ ra sự gia tăng phương không nên của thông số hồi quy bởi tính thẳng hàng.

Bạn đang xem: Variance inflation factor là gì

Tóm lược

Hệ số lạm phát phương không nên (yamada.edu.vnF) được sử dụng để phát hiện mức độ rất lớn của đa cộng tuyến đường trong so với hồi quy bình phương nhỏ dại nhất (OLS) thông thường.Đa cùng tuyến có tác dụng tăng phương sai và lỗi một số loại II. Nó khiến cho hệ số của một biến đồng điệu nhưng không xứng đáng tin cậy.yamada.edu.vnF đo lường và thống kê số lượng các phương sai tăng vọt do nhiều cộng tuyến đường gây ra.

Yếu tố mức lạm phát phương sai với đa cùng tuyến

Trong so với hồi quy bình phương bé dại nhất (OLS) thông thường, nhiều cộng tuyến đường tồn trên khi nhị hoặc các biến chủ quyền Biến độc lập Biến độc lập là một đầu vào, mang định hoặc trình tinh chỉnh và điều khiển được đổi khác để reyamada.edu.vnew tác rượu cồn của nó lên một biến dựa vào (kết quả) . Chứng minh mối quan liêu hệ tuyến đường tính giữa chúng. Ví dụ, để phân tích mối quan hệ của quy mô công ty và doanh thu với giá cp trong quy mô hồi quy, vốn hóa thị phần và lệch giá là các biến độc lập.

Giá trị vốn hóa thị trường của một công ty thị trường Vốn hóa thị trường Vốn hóa (Vốn hóa thị trường) là quý hiếm thị trường cách đây không lâu nhất của các cổ phiếu đang lưu hành của một công ty. Vốn hóa thị phần bằng giá cp hiện tại nhân với con số cổ phiếu đã lưu hành. Cùng đồng đầu tư thường thực hiện giá trị vốn hóa thị trường để xếp hạng các công ty cùng tổng lệch giá của nó bao gồm mối đối sánh chặt chẽ. Khi một công ty kiếm được doanh thu ngày càng tăng, nó cũng cải tiến và phát triển về quy mô. Nó dẫn đến một sự yamada.edu.vnệc đa cộng con đường trong phân tích hồi quy OLS. Nếu các biến chủ quyền trong quy mô hồi quy thể hiện quan hệ tuyến tính hoàn toàn có thể dự đoán được, thì nó được gọi là nhiều cộng con đường hoàn hảo.

Với đa cùng tuyến, những hệ số hồi quy vẫn đồng bộ nhưng ko còn tin cậy nữa vì các sai số sẵn sàng thổi phồng. Tức là khả năng dự kiến của tế bào hình không bị giảm, nhưng những hệ số rất có thể không có chân thành và ý nghĩa thống kê với lỗi loại II Lỗi các loại II Trong kiểm định giả thuyết thống kê, lỗi một số loại II là tình huống trong đó kiểm định giả thuyết không bác bỏ bỏ đưa thuyết không. Là sai. Trong khác.

Do đó, trường hợp hệ số của những biến không có ý nghĩa riêng lẻ - cấp thiết bị chưng bỏ vào phép demo t - nhưng có thể cùng lý giải phương sai của biến phụ thuộc với sự bác bỏ bỏ vào phép thử F với hệ số khẳng định cao (R2), rất có thể tồn tại đa cộng tuyến. Đó là 1 trong những cách thức để phát hiện đa cộng tuyến.

yamada.edu.vnF là một trong những công nạm thường được sử dụng khác nhằm phát hiện tại xem tất cả tồn tại đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyệt không. Nó tính toán mức độ phương sai (hoặc sai số chuẩn) của hệ số hồi quy mong tính bị phóng đại lên vị tính thẳng hàng.

Xem thêm: Đồ Chơi Lắp Ráp Songoku, Giá Đồ Chơi 7 Viên Ngọc Rồng Songoku

Sử dụng yếu đuối tố mức lạm phát phương sai

yamada.edu.vnF hoàn toàn có thể được tính theo phương pháp dưới đây:

Trong đó R i 2 thay mặt đại diện cho hệ số xác định chưa điều chỉnh để hồi quy biến chủ quyền thứ i trên những biến còn lại. Tương trợ của yamada.edu.vnF được call là dung sai . Có thể sử dụng yamada.edu.vnF hoặc dung sai để phát hiện tại đa cùng tuyến, tùy ở trong vào sở trường cá nhân.

Nếu R i 2 bằng 0 thì ko thể dự kiến phương sai của các biến chủ quyền còn lại tự biến độc lập thứ i. Vì đó, khi yamada.edu.vnF hoặc dung sai bởi 1, biến tự do thứ i không đối sánh với các biến còn lại, có nghĩa là không tồn tại nhiều cộng tuyến đường trong mô hình hồi quy này. Trong trường hợp này, phương không đúng của hệ số hồi quy trang bị i không biến thành thổi phồng.

Nói chung, yamada.edu.vnF trên 4 hoặc dung sai bên dưới 0,25 cho thấy thêm có thể tồn tại đa cộng tuyến đường và yêu cầu phải điều tra thêm. Lúc yamada.edu.vnF cao hơn nữa 10 hoặc dung sai thấp hơn 0,1, gồm đa cộng tuyến đường đáng kể cần phải hiệu chỉnh.

Tuy nhiên, cũng có thể có những trường hợp VFIs cao rất có thể được bỏ sang một cách bình an mà không xẩy ra đa cùng tuyến. Sau đấy là ba trường hợp như vậy:

1. yamada.edu.vnF cao chỉ tồn tại trong các biến kiểm soát, tuy vậy không tồn tại trong những biến quan liêu tâm. Vào trường vừa lòng này, những biến thân thiết không thẳng sản phẩm với nhau hoặc các biến kiểm soát. Các hệ số hồi quy không bị hình ảnh hưởng.

2. Lúc yamada.edu.vnFs cao được tạo ra do bao gồm các thành phầm hoặc quyền hạn của những biến khác, đa cùng tuyến không khiến ra tác động ảnh hưởng tiêu cực. Ví dụ, một quy mô hồi quy bao gồm cả x và x2 là những biến độc lập của nó.

3. Khi 1 biến giả đại diện thay mặt cho nhiều hơn thế hai danh mục có yamada.edu.vnF cao, đa cộng đường không nhất thiết tồn tại. Những biến sẽ luôn luôn có yamada.edu.vnF cao ví như có 1 phần nhỏ những trường hợp trong danh mục, bất kể những biến phân nhiều loại có đối sánh tương quan với những biến khác tốt không.

Hiệu chỉnh Đa cộng tuyến

Vì đa cùng tuyến làm cho tăng phương sai của các hệ số và gây nên sai số các loại II, cần điều cần thiết là phải phát hiện nay và sửa chữa nó. Bao gồm hai cách dễ dàng và đơn giản và thường được áp dụng để điều chỉnh đa cộng tuyến, như được liệt kê bên dưới đây:

1. Cách thứ nhất là sa thải một (hoặc nhiều) các biến có đối sánh cao. Vì thông tin được hỗ trợ bởi các biến là dư thừa, hệ số khẳng định sẽ không bị ảnh hưởng nhiều bởi yamada.edu.vnệc loại bỏ.

Xem thêm: Opt In Là Gì

2. Phương pháp thứ hai là thực hiện phân tích những thành phần thiết yếu (PCA) hoặc hồi quy bình phương 1 phần nhỏ tốt nhất (PLS) thay do hồi quy OLS. Hồi quy PLS có thể giảm các biến xuống một tập hợp nhỏ dại hơn mà không có mối đối sánh giữa chúng. Trong PCA, những biến không đối sánh mới được tạo. Nó giảm thiểu mất mát thông tin và nâng cao khả năng dự đoán của một mô hình.

Nhiêu tai nguyên hơn

Finance là nhà cung cấp chính thức của chứng nhận CBCA ™ bank & tín dụng thanh toán được bệnh nhận toàn cầu (CBCA) ™ chứng từ CBCA ™ được ghi nhận về ngân hàng & công ty phân tích tín dụng (CBCA) ™ là tiêu chuẩn toàn cầu giành cho các nhà phân tích tín dụng bao hàm tài chính, kế toán, so với tín dụng, phân tích dòng vốn , lập mô hình giao ước, hoàn lại khoản vay và hơn thế nữa nữa. Chương trình hội chứng nhận, được thiết kế để giúp ngẫu nhiên ai trở thành nhà so sánh tài chính sang trọng thế giới. Để thường xuyên thăng tiến sự nghiệp của bạn, những tài nguyên bổ sung dưới sẽ hữu ích:

Các khái niệm cơ bạn dạng về những thống kê trong tài chính các khái niệm cơ phiên bản về thống kê mang lại tài chính vì sự hiểu biết bền vững và kiên cố về những thống kê là rất quan trọng đặc biệt trong câu hỏi giúp bọn họ hiểu rõ rộng về tài chính. Hơn nữa, các khái niệm thống kê có thể giúp những nhà đầu tư chi tiêu theo dõiCác phương pháp dự báo phương pháp dự báo Các phương pháp dự báo hàng đầu. Trong bài yamada.edu.vnết này, công ty chúng tôi sẽ lý giải bốn loại cách thức dự báo lợi nhuận mà các nhà so với tài thiết yếu sử dụng để tham dự đoán doanh thu trong tương lai. Hồi quy các tuyến tính Hồi quy những tuyến tính Hồi quy các tuyến tính đề cập cho một chuyên môn thống kê được sử dụng để tham gia đoán hiệu quả của một biến dựa vào dựa trên giá chỉ trị của các biến độc lập Biến bất chợt Biến ngẫu nhiên Biến tình cờ (biến ngẫu nhiên) là 1 trong loại phát triển thành trong thống kê mà những giá trị hoàn toàn có thể có của nó nhờ vào vào công dụng của một hiện tượng ngẫu nhiên nhất mực