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/ / / / "Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC) "Blessed is he who has been able to understand the cause of things" /
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