[R-br] Verificar multicolinearidade

[Felipe]

Você pode analisar via matriz de correlação e análise dos autovalores 
desta matriz pois se existir uma ou mais dependências lineares significa 
um ou mais autovalores são pequenos, também pode analisar o determinante 
da matriz de correlação, sabemos das aulas de Álgebra Linear que quando 
o det = 0 significa que há dependência linear entre os vetores. Pode 
também fazer análise gráfica de de Xi vs Xj (i≢j ≢),

E também há o VIF - Fator de inflação da variância

VIFj=1/1-R²j


R²j é o coeficiente de determinação múltiplo obtido pela regressão deXj 
com as demais covariáveis no modelo.


##### VIF ##############

vif<-function (obj, digits = 5) {
     Qr <- obj$qr
     if (is.null(obj$terms) || is.null(Qr))
         stop("invalid 'lm' object:  no terms or qr component")
     tt <- terms(obj)
     hasintercept <- attr(tt, "intercept") > 0
     p <- Qr$rank
     if (hasintercept)
         p1 <- 2:p
     else p1 <- 1:p
     R <- Qr$qr[p1, p1, drop = FALSE]
     if (length(p1) > 1)
         R[row(R) > col(R)] <- 0
     Rinv <- qr.solve(R)
     vv <- apply(Rinv, 1, function(x) sum(x^2))
     ss <- apply(R, 2, function(x) sum(x^2))
     vif <- ss * vv
     signif(vif, digits)
    }
x <- rnorm(100,2,.5)
x2 <- 1.5+x^2+x
y <- rnorm(100)
mod1 <- lm(y~x+x2)
summary(mod1)
vif(mod1)





Em 22/03/2017 22:29, Elias Carvalho via R-br escreveu:
> Boa noite pessoal
>
> Alguém poderia me indicar os melhores métodos via R para identificar 
> multicolinearidade de dados ?
>
> Pelo que pesquisei no forum a maioria das informações parece ser 
> antigas (2011 a 2015) por isso gostaria de algo mais recente.
>
> -- 
> /In Jesu et Maria
>
> /
> /Obrigado/
> /Prof. Elias Carvalho/
> /
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Felipe E. Barletta Mendes
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