私は多重共線性について多くのことを読んできましたが、ダービン・ワトソンスコア、固有値、または分散膨張係数を使用するかどうかはまだわかりません。独立変数は 3 つしかなく、固有値は次のとおりです。
1.81768828 0.95241948 0.22989225
私の理解では、ゼロに近すぎる値のみが多重共線性を示します。最後の 1 つ (0.22) が「ゼロに近い」と見なされるかどうかはわかりませんでしたが、その固有ベクトルを確認すると、結果は次のようになります。
-0.53977799 -0.44013805 0.71757802
そして、それらのそれぞれはゼロに近くないため、共線性を示します（今回は逆です）。私はここまで正しいですか？
ダービン・ワトソン スコアは1.93(切片が追加された statsmodels から summary() 関数を介して計算されます)。これは強い多重共線性を示していませんよね?
誰も明確な「カットオフ」値を与えていないので、どの値が「ゼロに近い」かどうかについて少し混乱しています。
念のため、VIF も計算する必要がありますか?
どんな助けでも大歓迎です！