আমি মার্কিন কাউন্টিগুলিতে রিগ্রেশন চালিয়েছি, এবং আমার 'স্বতন্ত্র' ভেরিয়েবলগুলিতে কলিনারিটি পরীক্ষা করছি। বেলসলে, কুহ এবং ওয়েলশ-এর রিগ্রেশন ডায়াগনস্টিকস কন্ডিশন সূচক এবং ভেরিয়্যান্স পঁচনের অনুপাতের দিকে তাকানোর পরামর্শ দেয়:
library(perturb)
## colldiag(, scale=TRUE) for model with interaction
Condition
Index Variance Decomposition Proportions
(Intercept) inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct elderly09_pct inc09_10k:unins09
1 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.002 0.003 0.002 0.002 0.001 0.000
2 3.130 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.053 0.011 0.148 0.231 0.000 0.000
3 3.305 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.095 0.072 0.351 0.003 0.000 0.000
4 3.839 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.143 0.002 0.105 0.280 0.009 0.000
5 5.547 0.000 0.002 0.000 0.000 0.050 0.093 0.592 0.084 0.005 0.002 0.000
6 7.981 0.000 0.005 0.006 0.001 0.150 0.560 0.256 0.002 0.040 0.026 0.001
7 11.170 0.000 0.009 0.003 0.000 0.046 0.000 0.018 0.003 0.250 0.272 0.035
8 12.766 0.000 0.050 0.029 0.015 0.309 0.023 0.043 0.220 0.094 0.005 0.002
9 18.800 0.009 0.017 0.003 0.209 0.001 0.002 0.001 0.047 0.006 0.430 0.041
10 40.827 0.134 0.159 0.163 0.555 0.283 0.015 0.001 0.035 0.008 0.186 0.238
11 76.709 0.855 0.759 0.796 0.219 0.157 0.013 0.002 0.004 0.080 0.069 0.683
## colldiag(, scale=TRUE) for model without interaction
Condition
Index Variance Decomposition Proportions
(Intercept) inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct elderly09_pct
1 1.000 0.000 0.001 0.001 0.000 0.001 0.003 0.004 0.003 0.003 0.001
2 2.988 0.000 0.000 0.001 0.000 0.002 0.030 0.003 0.216 0.253 0.000
3 3.128 0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 0.112 0.076 0.294 0.027 0.000
4 3.630 0.000 0.002 0.001 0.001 0.000 0.160 0.003 0.105 0.248 0.009
5 5.234 0.000 0.008 0.002 0.000 0.053 0.087 0.594 0.086 0.004 0.001
6 7.556 0.000 0.024 0.039 0.001 0.143 0.557 0.275 0.002 0.025 0.035
7 11.898 0.000 0.278 0.080 0.017 0.371 0.026 0.023 0.147 0.005 0.038
8 13.242 0.000 0.001 0.343 0.006 0.000 0.000 0.017 0.129 0.328 0.553
9 21.558 0.010 0.540 0.332 0.355 0.037 0.000 0.003 0.003 0.020 0.083
10 50.506 0.989 0.148 0.199 0.620 0.393 0.026 0.004 0.016 0.087 0.279
?HH::vif পরামর্শ দেয় যে ভিআইএফ> 5 সমস্যাযুক্ত:
library(HH)
## vif() for model with interaction
inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct
8.378646 16.329881 1.653584 2.744314 1.885095 1.471123 1.436229 1.789454
elderly09_pct inc09_10k:unins09
1.547234 11.590162
## vif() for model without interaction
inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct
1.859426 2.378138 1.628817 2.716702 1.882828 1.471102 1.404482 1.772352
elderly09_pct
1.545867
যেখানে জন ফক্সের রিগ্রেশন ডায়াগনস্টিকস ভিআইএফের বর্গমূলের দিকে নজর দেওয়ার পরামর্শ দেয়:
library(car)
## sqrt(vif) for model with interaction
inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct
2.894589 4.041025 1.285917 1.656597 1.372987 1.212898 1.198428 1.337705
elderly09_pct inc09_10k:unins09
1.243879 3.404433
## sqrt(vif) for model without interaction
inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct
1.363608 1.542121 1.276251 1.648242 1.372162 1.212890 1.185108 1.331297
elderly09_pct
1.243329
প্রথম দুটি ক্ষেত্রে (যেখানে একটি পরিষ্কার কাট অফের পরামর্শ দেওয়া হয়েছে), ইন্টারঅ্যাকশন শব্দটি অন্তর্ভুক্ত করা হলেই মডেলটি সমস্যাযুক্ত।
মিথস্ক্রিয়া শব্দটির সাথে মডেলটি এই পয়েন্টটি পর্যন্ত আমার পছন্দসই স্পেসিফিকেশন।
ডেটাটির এই গৌরব দেওয়া আমার কাছে দুটি প্রশ্ন রয়েছে:
- একটি মিথস্ক্রিয়া শব্দটি সর্বদা ডেটার প্রান্তিকতা খারাপ করে?
- মিথস্ক্রিয়া শব্দটি ব্যতীত দুটি পরিবর্তনশীল যেহেতু প্রান্তিকের উপরে নয়, তাই আমি কি ইন্টারেকশন শব্দটি দিয়ে মডেলটি ব্যবহার করছি। বিশেষত, আমার মনে হয় যে কারণ এটি ঠিক হতে পারে তা হ'ল আমি সহগের (নেতিবাচক দ্বিপদী মডেল) ব্যাখ্যার জন্য কিং, টমজ এবং উইটেনবার্গ (2000) পদ্ধতিটি ব্যবহার করছি, যেখানে আমি সাধারণত অন্যান্য সহগুণগুলি ধরে রাখি এবং তারপরে আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের পূর্বাভাসের সাথে কী ঘটে যায় তা ব্যাখ্যা করুন যখন আমি
inc09_10kএবংunins09স্বতন্ত্রভাবে এবং যৌথভাবে ঘোরাফেরা করি ।