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线性回归分析中，方差膨胀因子的应用。

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简介：
方差膨胀因子，通常简称为VIF，是衡量模型中解释变量之间相关程度的指标。VIF的计算结果是容忍度的倒数。当方差膨胀因子VIFi的值显著增大，尤其当其大于等于10时，这强烈表明方程中的解释变量xi与方程中其他解释变量之间存在着高度的多重共线性问题。反之，如果方差膨胀因子VIFi的值接近于1，则表示解释变量xi与其他解释变量之间的多重共线性程度相对较弱。

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  • 线性回归分析中的方差膨胀因子
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    简介：本文探讨了在进行线性回归分析时，方差膨胀因子（VIF）的应用与重要性，解释其如何帮助识别多重共线性的程度，并指导变量选择过程。 方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）是容忍度的倒数。当VIF值越大，尤其是达到或超过10时，表明解释变量xi与其他解释变量之间存在严重的多重共线性问题；而如果VIF接近于1，则表示解释变量xi和其他解释变量之间的多重共线性较弱。
     
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