Варіаційний коефіцієнт інфляції

ВИЗНАЧЕННЯ коефіцієнта варіації інфляції

Варіаційний коефіцієнт інфляції - це міра величини мультиколінеарності в наборі множинних змінних регресії. Множинна регресія застосовується тоді, коли людина хоче перевірити вплив декількох змінних на певний результат. Залежна змінна - це результат, на який діють незалежні змінні, які є вхідними даними в модель. Мультиколінеарність існує, коли існує одна лінійна залежність або кореляція між однією або кількома незалежними змінними або входами. Мультиколінеарність створює проблему при множинній регресії, оскільки оскільки вхідні матеріали впливають один на одного, вони насправді не є незалежними, і важко перевірити, наскільки поєднання незалежних змінних впливає на залежну змінну чи результат в рамках регресійної моделі.

Щоб переконатися, що модель правильно вказана та функціонує правильно, існують тести, які можна запустити для мультиколінеарності. Варіант коефіцієнта інфляції є одним із таких засобів вимірювання. Використання дисперсійних коефіцієнтів інфляції допомагає визначити гостроту будь-яких питань, що стосуються мультиколінеарності, щоб модель могла бути скоригована. Варіаційний коефіцієнт інфляції визначає, наскільки на поведінку (дисперсію) незалежної змінної впливає чи завищується її взаємодія / кореляція з іншими незалежними змінними.

НАРУШЕННЯ ВНИЗ зменшення коефіцієнта інфляції

Коефіцієнт дисперсії дисперсії зазвичай використовується при звичайній регресії найменших квадратів. Він вимірює масштаб мультиколінеарності в межах моделі. Мультиколінеарність знижує легітимність та прогностичну силу моделі. Варіаційні коефіцієнти інфляції дозволяють швидко оцінити, наскільки величина сприяє стандартній помилці регресії. Якщо існують значні проблеми мультиколінеарності, коефіцієнт дисперсії дисперсії буде дуже великим для змінних. Після виявлення цих змінних можна використовувати декілька підходів для усунення або поєднання колінеарних змінних, вирішуючи питання мультиколінеарності.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.

Пов'язані умови

Як працює метод найменших квадратів Метод найменших квадратів - це статистичний прийом для визначення лінії, що найкраще підходить для моделі, визначеної рівнянням із певними параметрами до спостережуваних даних. докладніше Що таке термін помилки? Термін помилки визначається як змінна в статистичній моделі, яка створюється тоді, коли модель не повністю представляє фактичну залежність між незалежними та залежними змінними. докладніше Економетрика: що це означає і як це використовується Економетрика - це застосування статистичних та математичних моделей до економічних даних з метою перевірки теорій, гіпотез та тенденцій майбутнього. докладніше Як працює коефіцієнт детермінації Коефіцієнт детермінації - це міра, яка використовується в статистичному аналізі для оцінки того, наскільки добре пояснюється модель та прогнозується майбутні результати. більше R-Squared R-квадрат - це статистична міра, яка представляє частку дисперсії для залежної змінної, пояснювану незалежною змінною. докладніше Як працює множинна лінійна регресія Множинна лінійна регресія (MLR) - це статистична методика, яка використовує кілька пояснювальних змінних для прогнозування результату змінної відповіді. більше Партнерські посилання