Fator de inflação da variação

DEFINIÇÃO de Fator de Inflação de Variância

O fator de inflação de variação é uma medida da quantidade de multicolinearidade em um conjunto de múltiplas variáveis ​​de regressão. Uma regressão múltipla é usada quando uma pessoa deseja testar o efeito de várias variáveis ​​em um resultado específico. A variável dependente é o resultado que está sendo acionado pelas variáveis ​​independentes, que são as entradas para o modelo. A multicolinearidade existe quando existe uma relação linear ou correlação entre uma ou mais das variáveis ​​ou entradas independentes. A multicolinearidade cria um problema na regressão múltipla porque, como as entradas estão todas se influenciando, elas não são realmente independentes e é difícil testar o quanto a combinação das variáveis ​​independentes afeta a variável dependente, ou resultado, dentro do modelo de regressão.

Para garantir que o modelo esteja especificado e funcionando corretamente, existem testes que podem ser executados quanto à multicolinearidade. O fator de inflação de variação é uma dessas ferramentas de medição. O uso de fatores de inflação de variação ajuda a identificar a gravidade de quaisquer problemas de multicolinearidade para que o modelo possa ser ajustado. O fator de inflação de variação mede quanto o comportamento (variação) de uma variável independente é influenciado ou inflado por sua interação / correlação com as outras variáveis ​​independentes.

BREAKING Factor de Inflação de Variância

O fator de inflação de variância é comumente usado com uma regressão ordinária de mínimos quadrados. Ele mede a extensão da multicolinearidade dentro do modelo. A multicolinearidade reduz a legitimidade e o poder preditivo de um modelo. Os fatores de inflação de variação permitem uma medida rápida de quanto uma variável está contribuindo para o erro padrão na regressão. Quando existirem questões significativas de multicolinearidade, o fator de inflação da variação será muito grande para as variáveis ​​envolvidas. Depois que essas variáveis ​​são identificadas, várias abordagens podem ser usadas para eliminar ou combinar variáveis ​​colineares, resolvendo o problema da multicolinearidade.

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