Genelleştirilmiş katkı modelleri için varyans enflasyon faktörü

Doğrusal bir regresyon için olağan VIF hesaplamasında, her bağımsız / açıklayıcı değişken , sıradan bir en küçük kareler regresyonunda bağımlı değişken olarak kabul edilir. yani $X_j$

X_{j} = β_{0} + \sum_{i = 1, i \neq j}^{n} β_{i} X_{i}

$X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i$

değerlerinin her biri için depolanır gerileme de görülmemiştir ve VIF'ye belirlenir $R^2$ $n$

V I F_{j} = \frac{1}{1 - R_{j}^{2}}

$VIF_j = \frac{1}{1-R^2_j}$

belirli bir açıklayıcı değişken için.

Genel katık modelimin

Y = β_{0} + \sum_{i = 1}^{n} β_{i} X_{i} + \sum_{j = 1}^{m} s_{j} (X_{i}) .

$Y=\beta_0+ \sum_{i=1}^n \beta_iX_i + \sum_{j=1}^m s_j(X_i) .$

Bu model için eşdeğer bir VIF hesaplaması var mı? doğrusallığı test etmek için düzgün terimler kontrol edebileceğim bir yol var mı ? $s_j$

— dmanuge
kaynak

Pakette corvif()bulunan r'de bir fonksiyon vardır AED. Örnekler ve referanslar için bakınız Zuur ve ark. 2009. Rs. 386-387 ile Ekolojide Karışık Etkiler Modelleri ve Uzantıları. Paketin kodu http://www.highstat.com/book2.htm adresindeki web sitesinden edinilebilir .

— kpurcell
kaynak

Cevabınızı bazı matematik ile süslerseniz oyumu alırsınız. :)

— Alexis

@Alexis haklı. Bu yardımcı olur, ancak sorunun R kodu istemediğini unutmayın. VIF'in GAM'lara uygulanmasını kavramsal olarak açıklayabilir misiniz?

— gung - Monica'yı eski