Open Journal of Statistics· 2015
Varyans Şişirme Faktörü: Bastırıcı Değişken(ler)in Regresyon Analizine Dahil Edilmesi İçin Bir Koşul Olarak
Variance Inflation Factor: As a Condition for the Inclusion of Suppressor Variable(s) in Regression Analysis
- 1.517atıf
- 2015yıl
Kısa özet
Bir bastırıcı değişkenin regresyon analizine dahil edilmesi için Varyans Şişirme Faktörünün (VIF) beşten az olması gerekir, bu da bastırmanın çoklu doğrusallığın bir fonksiyonu olduğunu belirler.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Çoklu regresyonda bastırma etkisi, şu anda tanınandan daha yaygın olabilir.
- Bastırma etkisi, çoklu doğrusallığın bir fonksiyonudur.
- Bir bastırıcı değişken yalnızca Varyans Şişirme Faktörü (VIF) beşten az ise regresyon analizine dahil edilmelidir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Suppression effect in multiple regression analysis may be more common in research than what is currently recognized. We have reviewed several literatures of interest which treats the concept and types of suppressor variables. Also, we have highlighted systematic ways to identify suppression effect in multiple regressions using statistics such as: R2, sum of squares, regression weight and comparing zero-order correlations with Variance Inflation Factor (VIF) respectively. We also establish that suppression effect is a function of multicollinearity; however, a suppressor variable should only be allowed in a regression analysis if its VIF is less than five (5).
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Open Journal of Statistics, 2015 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics