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¿Por qué son VIFs debajo de los diez no se considera todavía muy preocupante?

He estado tratando de leer en la multicolinealidad, y creo que tengo una decente asimiento de él, y de lo que de VIF, me dice. Pero hay un aspecto de los consejos que me parece bastante universal, pero hace que me preocupe que yo lo he entendido mal algo. Creo que podría ser también de primer orden con mi forma de pensar.

Así, como yo lo entiendo, el VIF representa la tasa de inflación de la varianza del parámetro causada por la multicolinealidad. Supongo (aunque no he visto esta escrito en ninguna parte) era lo que significaría, para una población con una pendiente dada y se extendió alrededor de la línea, necesitaríamos VIF veces como muchos de los participantes (en promedio) para contrarrestar la multicolinealidad y la restauración de la estadística t para la que hubiera sido, y así para distinguirla de un cero de pendiente nula...

Pero, si ese es el caso, entonces el estándar de las directrices de "preocuparse cuando VIF va por encima de los 10" parece una locura que me (nos preocupan cuando necesitaríamos un orden de magnitud mayor tamaño de la muestra?). Parece la más probable causa de este desajuste es que tengo mal pensado. Pero, ¿qué me estoy perdiendo?

Gracias!

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Bill Puntos 16

Por lo general, su comprensión de la varianza de la inflación de los factores que parecen ser bastante correcta (a excepción de que el parámetro no es de la misma como una estimación del parámetro).

No hay ninguna razón por qué un límite de 10 es mejor que cualquier otro límite.

E. g. si en un gran ensayo clínico aleatorizado con dos tratamientos, el efecto del tratamiento tiene un VIF de 3, yo estaría muy preocupado por el procedimiento de aleatorización.

En el caso de que usted elija su corte depende del propósito de su análisis. Por ejemplo, si el objetivo es la predicción, entonces VIFs son irrelevantes mientras la matriz de inversiones se mantienen estables.

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