Ich bin versucht, eine multinomial logistic regression mit kategorialen abhängigen Variablen zu tun r verwenden, also, bevor die logistische Regression beginnend Ich möchte multicollinearity mit allen unabhängigen Variablen als dichotomous und ordinal ausgedrückt überprüfen.Wie die multicollinearity testen r mit
also, wie man die multicollinearity in r prüft?
Kann mir bitte jemand helfen.
library(HH)
model <- lm(mpg ~ cyl + qsec, mtcars)
vif(model)
Es ist nicht gelungen,' HH' Bibliothek auf Ubuntu-Maschine zu installieren, da 'HH' einen Ton von zusätzlichen Paketen + externen Bibliotheken benötigt. Das Beispiel ist für ein lineares Modell, wohingegen die Frage bezüglich des multinomialen Modells – adibender
auch war, wozu brauchst du 'HH' Bibliothek? Enthält es eine andere "vif" -Implementierung im Vergleich zum "car" -Paket? – adibender
Ich bin auf Windows und funktioniert wie ein Zauber für mich. Habe nie die "Auto" -Implementierung benutzt, also kann ich es nicht sagen. Dieser hat für mich gut funktioniert. – toni057
haben Sie 'vif' Funktion aus dem' Auto' Paket probiert? – adibender
Also mache ich zuerst die logistische Regression, dann überprüfe ich den multicolineairty? – Asma
Es ist eine Möglichkeit. Normalerweise würden Kollinearitätsprobleme auch durch überhöhte Standardfehler von (einigen) Koeffizienten in der "Zusammenfassung" -Ausgabe des Modells angezeigt. Nicht sicher, ob die 'vif'-Funktion korrekt mit kategorischen Variablen arbeitet – adibender