En Variance Influence Factor(VIF) debemos utilizar un valor crítico. Una regla para este valor es 10. ¿Es este un buen valor para detectar una base colineal VIF ? ¿Cómo podemos seleccionar el factor adecuado para cada caso?
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Repmat
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No puedes. Un VIF de 10 implica que los errores estándar son mayores por un factor de $\sqrt{10}$ de lo que sería el caso, si no hubiera inter-correlaciones entre el predictor de interés y las restantes variables predictoras incluidas en el análisis de regresión múltiple.
Todavía no he visto un argumento convincente, ya que un VIF de 10 podría estar bien si se tiene una muestra (muy) grande.
El resultado final: ¿Tiene una variable insignificante? Si es así, mire el VIF y determine si tiene un problema de correlación. ¿Qué ocurre si elimina una de las variables altamente correlacionadas? Déjese guiar por su intuición (área de investigación).
Según su comentario: La varianza del estimador OLS es:
$$ Var(\hat{\beta_j}) = \frac{\sigma^2}{\Sigma^n_{i=1}(x_{ij} - \bar{x}_j)^2} \cdot VIF $$
Cuantas más observaciones se añadan, mayor será el $\Sigma^n_{i=1}(x_{ij} - \bar{x}_j)^2$ obtendrá. Y, por tanto, la varianza tenderá a 0, si n tiende a infinito, independientemente de lo grande que sea el VIF. Pero no creo que 800 sea grande.
