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r - R のオブジェクト タイプに基づく分散インフレ係数 (VIF) の計算

R で VIF (Variance Inflation Factors、回帰の変数間の共線性を検出するため) を計算する一般的な方法は 2 つあります。

  1. 入力がモデルであるパッケージ内のvif()関数。これには、モデル内の変数間の VIF をチェックする前に、まずモデルを適合させる必要があります。car

  2. 入力が実際のcorvif()候補説明変数 (つまり、モデルが適合される前の変数のリスト) である関数。この機能は、AED廃止されたパッケージ (Zuur et al. 2009) の一部です。これは、当てはめられた回帰モデルではなく、変数のリストでのみ機能するようです。

以下はデータの例です。

モデルの選択後、これが最適なモデルです。

上記の最初の方法に関しては、次のことができます。

入力としてモデルに基づいて VIF を取得します。

しかし、2 番目の方法に関しては、モデルを適合させる前に、変数の VIF を調べることができます。

(corvif()関数コードはここにあります: http://www.highstat.com/Book2/HighstatLibV6.R )

2 つの関数の基礎となる数学は同じように見えますが、関数が記述されている方法では、異なるタイプのオブジェクトを入力として受け入れます。

私の質問は次のとおりです。

  1. VIF をベースに計算しますか?

    1. モデルフィッティング前の変数のリストで、
    2. 適合モデル、または
    3. 両方？

  2. 人々が VIF を計算するために推奨および/または使用する関数はありますか (既に言及した 2 つに加えて)?

  3. 入力のように、変数のリストと適合モデルの両方で機能する単一の R 関数を知っている人はいますか?


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