在评估设计中更改 VIF<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好，
一位客户想要了解为什么评估设计报告不再提供 VIF，而是提供 CI 长度的部分增加。 这是 JMP 的创新，还是有我可以引用的外部参考？ 我的解释是这是一个更实际的措施。
谢谢，
菲尔
回复：在评估设计中从 VIF 更改嗨，菲尔，
您的客户是否使用多元平台查看了这些因素？这可能是确定关注因素之间相关程度的好方法。
至于VIF值，前世我们建议超过3的就进一步研究。
问候，
账单
回复：在评估设计中从 VIF 更改谢谢斯坦和布拉德，
我会将此解释发送给客户。
还有一件事：客户想知道 JMP10 中自定义设计器中的 VIF 有多大，然后才应该担心。 “一根绳子有多长”可能是我的答案。
他们创建了一个 16 次运行的自定义设计、3 个因素、带约束的 RSM 模型。 VIF 的范围从 2 到 10（二次效应之一）。 我猜他们担心 VIF 为 10。 该效应的 CI 长度相应的分数增加是 2.224。 Design Expert 报告的 VIF 为 2.19。
回复：在评估设计中从 VIF 更改嗨，菲尔，
我与 Brad 交换了电子邮件，他要求我发布以下回复，因为他此时无法登录。
斯坦
VIF 不是尺度不变的。 因此，对分类因子选择不同的虚拟变量可能会导致同一设计的 VIF 值不同。 VIF 的标准定义将 R^2 值用于模型中给定项对其他项的回归。 Custom Designer 根据 X'X 的倒数的对角线元素的值使用了不同的定义。 对于编码为 -1 到 1 的两级筛选设计，正交设计的 X'X 的倒数的对角线元素为 1/n。 非正交设计将具有大于 1/n 的对角线元素。 所以，如果你将这个元素乘以 n，你会得到方差有多大 - 如果你愿意的话，方差膨胀。 这两个定义等同于因子编码为 -1 到 1 的两水平筛选设计。
拟合模型 VIF 使用分类因子的效应编码。 Custom Designer 对分类因素使用正交编码。 如果将 3x3 因子设计放入拟合模型，您会发现 VIF 不是 1，即使设计是正交的。 那是因为效果编码不是正交编码。 考虑到这些不可避免的差异，似乎有必要计算出与 VIF 提供相同类型信息但试图使其更实用的东西。 估计效率就是这样做的。
回复：在评估设计中从 VIF 更改嗨，比尔，
这敲响了警钟。 我不记得我在哪里听说过/读到过它。 我刚刚检查过，我们确实在拟合模型报告中得到了不同的 VIF。
客户想知道为什么 VIF 与他们在 Design Expert 中计算的不同。 我想这是一个相关的问题。
谢谢，
菲尔
回复：在评估设计中从 VIF 更改我听说促使更改的原因之一是参数估计下的标准最小二乘报告中的 VIF 和设计评估中的 VIF 给出了不同的值，有时差异如此之大以至于给人们带来了困惑。
回复：在评估设计中从 VIF 更改我不能说为什么 Brad 会改变这个，但我发现 CI 的小幅增加比 VIF 更有意义和可用。
