सामान्यीकृत योजक मॉडल के लिए विविध मुद्रास्फीति कारक

एक रेखीय प्रतिगमन के लिए सामान्य VIF गणना में, प्रत्येक स्वतंत्र / व्याख्यात्मक चर $X_j$ को एक साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन में निर्भर चर के रूप में माना जाता है। अर्थात

X_{j} = β_{0} + \sum_{i = 1, i \neq j}^{n} β_{i} X_{i}

$X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i$

$R^2$ से प्रत्येक मान के जमा हो जाती है $n$ प्रतिगमन और वीआईएफ से निर्धारित होता है

V I F_{j} = \frac{1}{1 - R_{j}^{2}}

$VIF_j = \frac{1}{1-R^2_j}$

एक विशेष व्याख्यात्मक चर के लिए।

मान लीजिए मेरे सामान्यीकरण additive मॉडल रूप लेता है,

Y = β_{0} + \sum_{i = 1}^{n} β_{i} X_{i} + \sum_{j = 1}^{m} s_{j} (X_{i}) .

$Y=\beta_0+ \sum_{i=1}^n \beta_iX_i + \sum_{j=1}^m s_j(X_i) .$

क्या इस प्रकार के मॉडल के लिए एक समान VIF गणना है? वहाँ एक रास्ता मैं चिकनी शब्दों के लिए नियंत्रित कर सकते हैं है multicollinearity के लिए परीक्षण करने के लिए? $s_j$

— dmanuge
स्रोत

आर में एक फ़ंक्शन है corvif()जो AEDपैकेज में पाया जा सकता है । उदाहरण और संदर्भ के लिए ज़्यूर एट अल देखें। 2009. मिश्रित प्रभाव मॉडल और पारिस्थितिकी में आर पीपी के साथ विस्तार। 386-387। पैकेज के लिए कोड पुस्तक वेबसाइट http://www.highstat.com/book2.htm से उपलब्ध है ।

— kpurcell
स्रोत

यदि आप गणित के कुछ प्रश्नों के साथ अपना उत्तर देते हैं तो आपको मेरा वोट मिलेगा। :)

— एलेक्सिस

@ एलेक्सिस सही है। यह मददगार है, लेकिन ध्यान दें कि सवाल आर कोड के लिए नहीं पूछ रहा है। क्या आप GAM से VIF के आवेदन को वैचारिक रूप से समझा सकते हैं?

— गूँग - मोनिका