在拟合模型中使用广义回归时，VIF值<1你好
我不时注意到 VIF 当将数据拟合到广义回归（具有正态分布）下的最佳子集，套索或双套索时，<1。 对于验证方法，我为所有不同的模型选择了BIC。 得到结果后，将右键单击“活动参数估计值”->“列”->“ VIF”。 当我提取活动估计以适合OLS模型时，预测变量的系数不同并且VIF均> 1。 基于 VIF 在JMP中的描述中，我使用VIF <1作为响应并以其余变量作为预测变量的预测变量建立模型，OLS模型显示R2〜0.2，并将R2调整为0.079-0.2。 所以我不确定为什么VIF可以小于1。
非常感谢您的时间和帮助。
Re：在Fit模型中使用广义回归时VIF值<1看起来确实很奇怪。对于该预测变量相对于其他预测变量而言，这意味着负R ^ 2。
我建议与此联系技术支持（电子邮件：support@jmp.com）。Re：在Fit模型中使用广义回归时VIF值<1这是对 VIF如何小于1 。它必须归因于参数估计值的收缩（偏差）。
Re：在Fit模型中使用广义回归时VIF值<1谢谢， @马克贝利 。我确实想知道是否是因为收缩。Re：在Fit模型中使用广义回归时VIF值<1非常感谢您提供Mark的链接。 我想我仍然想知道我们是否仍然可以将它们视为绝对VIF，在其中将限制设置为小于4的任何值仍表示最小共线性。
我也得到了这个答案何塞·夸雷斯玛（ SAS 我也想与大家分享。
