R语言多重共线性代码
时间: 2023-10-16 20:11:20 浏览: 48
在R语言中,常用的多重共线性检测方法有VIF(方差膨胀因子)和相关系数计算。关于这两种方法的代码如下:
使用VIF方法进行多重共线性检测的代码如下所示:
```
# 多元回归(算VIF之前要先回归)
GDP <- lm(lngdp ~ lntr + d5A + dsea, data = travel)
coef(GDP)
summary(GDP)
# 计算VIF
library(car)
vif(GDP)
```
使用相关系数计算进行多重共线性检测的代码如下所示:
```
# 导入数据
library(readxl)
travel <- read_excel("D:/search/homework/DataScience/workdata/travel.xlsx")
# 选取数据的数值型数据列
travels <- travel[, 4:12]
# 计算相关系数,方法选择pearson
cor(travels, method = "pearson")
# 画出相关性矩阵图,标题:相关性矩阵图
scatterplotMatrix(travels, spread = F, lty.smooth = 2, main = '相关性矩阵图')
```
以上代码可以在R语言环境中运行,用于进行多重共线性检测和相关系数计算。请注意,代码中的数据路径和变量名可能需要根据具体情况进行修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>