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 $≢$ ),

E também há o VIF - Fator de inflação da variância

VIFj=1/1-R²j

R²j é o coeficiente de determinação múltiplo obtido pela regressão de Xj 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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