フィットモデル内で一般化回帰を使用する場合のVIF値<1こんにちは、
私は時々気づきました、私は得る VIF 一般化回帰（正規分布）の下でデータを最適なサブセット、なげなわまたは二重なげなわに当てはめる場合は1未満。 検証方法として、すべての異なるモデルにBICを選択しました。 結果が得られたら、[Active Parameter Estimates]-> Column-> VIFを右クリックします。 OLSモデルに適合するようにアクティブな推定値を抽出すると、予測子の係数が異なり、VIFはすべて1を超えていました。 に基づく VIF JMPの記述では、応答としてVIF <1の予測子を使用し、予測子として残りの変数を使用してモデルを構築しました。OLSモデルはR2〜0.2を示し、R2は0.079-0.2の間で調整されました。 したがって、VIFが1未満になる理由はわかりません。
お時間をいただき、ありがとうございました。
再：フィットモデル内で一般化回帰を使用する場合、VIF値<1それは奇妙に思えます。これは、他の予測子に対するこの予測子の回帰の負のR ^ 2を意味します。
テクニカルサポートに連絡することをお勧めします（電子メール：support@jmp.com）。再：フィットモデル内で一般化回帰を使用する場合、VIF値<1ここに説明があります VIFが1未満になる方法 。パラメーター推定値の収縮（バイアス）によるものです。
再：フィットモデル内で一般化回帰を使用する場合、VIF値<1おかげで、しゅう 。収縮のせいだろうかと思った。再：フィットモデル内で一般化回帰を使用する場合、VIF値<1リンクマークをありがとうございます。 4より低い値に制限を設定した絶対VIFがまだ最小の共線性を示しているとまだ考えられるのかと思います。
私もこの答えを得ましたホセ・クアレスマ（ SAS グローバルテクニカルサポート）私もみんなと共有したいです。
