多元多元回归的 VIF 检验

Question

我想使用 VIF 函数测试多重共线性。我有一个包含 13 个度量和 4 个预测变量的模型，创建方式如下：

M <- lm(cbind(S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8, S9, S10, S11, S12, S13) ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = dat)
M

当我尝试在这个模型上运行 vif 函数时，它给出了一个错误。

if (names(coefficients(mod)[1]) == "(Intercept)") { : argument is of length 0

vif(M)

我也尝试过分别进行每个测量，但是在所有假设下测试 13 个模型是相当重复的，尽管 vif() 可以工作。

有没有办法让整个模型都适用？ 我很抱歉没有包含一组数据来测试它。我希望它仍然传达了我的问题。

Answer 1

VIF 不涉及因变量——它只涉及自变量，所以如果你跑了，例如

m1 = lm(S1 ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = dat)
vif(m1)

这应该会告诉你你需要的一切。