如何计算第 n 个标称因子的 VIF？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />当 JMP 在扩展估计表中报告名义因子时，所有系数均可见。但是，那扩展估计表不包含 VIF 作为输出选项。然而，参数估计表仅报告 n-1 个标称因子的 VIF。根据 JMP 惯例，只需确保名义系数之和为零即可找到剩余的估计值。如何计算第 n 个因子的 VIF？
回复：如何计算第 n 个标称因子的 VIF？欢迎，乔！ 我很高兴它有帮助。 保存编码表的能力非常棒。
回复：如何计算第 n 个标称因子的 VIF？谢谢，玛丽！这就是窍门。
回复：如何计算第 n 个标称因子的 VIF？您的兴趣表明您将使用 JMP 用于名义变量编码的一些指标变量作为回归模型中的项。 我不确定您打算如何确定使用哪些术语。如果您使用 Stepwise，则“制作模型”和“运行模型”将构造有用的项并将这些项包含在模型中，以便您可以按照通常的方式获取 VIF。
以 Sample Data 文件夹中的 Hollywood Movies.jmp 为例。 转到“分析”>“拟合模型”，输入“世界总收入”作为 Y，然后添加“类型”和“制作预算”作为效果。 将个性更改为逐步，然后单击运行。 在逐步回归控制大纲中，单击执行。输入根据流派级别构建的两个效果。 单击运行模型。 显示这些效果的编码的列将添加到数据表中，您可以在“参数估计”报告中获取其 VIF。
如果您只是想了解如何获取 n 级名义因子的第 n 级的 VIF，则可以使用值排序来实现。但请记住，分析中必须忽略其他级别之一。这是因为第 n 级的编码项是其他 n - 1 级的项的线性组合。
让我们再次看一下好莱坞电影的示例，其中类型为单一效果。 转到“分析”>“拟合模型”，然后输入“世界总收入”作为 Y，输入“流派”作为单一名义模型效应。 将“重点”更改为“最小报告”，然后单击“运行”。 打开参数估计报告。 您会看到代表名义变量流派的七个（连续）指示符变量。 （请注意，冒险类型的一个级别缺少世界总收入，因此在分析中不使用。）缺少的级别是惊悚级别。
要包括 Genre[Thriller]，请将值排序列属性应用于 Genre。在值排序对话框中，选择 Thriller 并将其在列表中向上移动一行。 现在重新运行拟合模型。 类型[Thriller]出现在参数估计列表中，您可以获取其VIF。
回复：如何计算第 n 个标称因子的 VIF？谢谢你的提问，乔。VIF 计算使用 JMP 的名义变量水平编码。如您所知，预测变量的 VIF 定义为 1/(1 - RSq)，其中 RSq 是该预测变量对所有其他预测变量的回归的 R 方值。 现在另一个有用的事实是，很容易获得名义变量的 JMP 编码。 您可以在“拟合模型”中执行此操作。
我们以 Sample Data 文件夹中的 Hollywood Movies,jmp 为例。 转到“分析”>“拟合模型”，然后输入“世界总收入”作为 Y，输入“流派”作为单一名义模型效应。 将“重点”更改为“最小报告”，然后单击“运行”。 打开参数估计报告。 流派有八个级别，您将看到七个流派[] 形式的模型术语。有七个（连续）指示变量代表名义变量类型。
从红色小三角菜单中，选择保存列 > 保存编码表。 Genre[] 的七列显示其效果编码。 （此编码在文档中进行了描述。 转到帮助 > 书籍 > 拟合线性模型并搜索“名义效应编码”部分。）
现在，回到参数估计表。 右键单击表并选择列 > VIF。 让我们获取 Genre[Action] 的 VIF，即 1.608246。
激活编码表。 转到分析 > 拟合模型。输入 Genre[Action] 作为 Y，其余六个 Genre[] 变量作为效果。单击运行。 您的 R 方值为 0.378205。计算 1/(1 - 0.378205)，您将获得 Genre[Action] 的 VIF，1.608246。
回复：如何计算第 n 个标称因子的 VIF？顺便说一句，使用虚拟因子（任何组合）进行编码不会产生与 JMP 为名义因子导出的相同的 VIF。我查阅了 JMP 手册，但没有找到有关 JMP 如何计算名义因子 VIF 的明确文档。我的假设是，可以使用 n-1 个独立的虚拟变量，将每个变量与所有其他模型因子进行回归，并以通常的方式从生成的 r^2 中导出 VIF。然而，这不会生成相同的 VIF JMP 报告，而且我找不到任何虚拟因素的组合可以这样做。
