Factor de inflación de varianza para modelos aditivos generalizados

Question

En la costumbre de VIF, el cálculo de la regresión lineal, cada uno independiente/variable explicativa $X_j$ es tratada como la variable dependiente en una de regresión de mínimos cuadrados ordinarios. es decir,

$$X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i$$

El $R^2$ se almacenan los valores para cada una de las $n$ regresiones y VIF está determinado por

$$VIF_j = \frac{1}{1-R^2_j}$$

para una determinada variable explicativa.

Supongamos que mi generalizar el modelo aditivo toma la forma, $$Y=\beta_0+ \sum_{i=1}^n \beta_iX_i + \sum_{j=1}^m s_j(X_i) .$$

Hay un equivalente de VIF de cálculo para este tipo de modelo? Hay una forma de control para el correcto términos de $s_j$ a prueba de multicolinealidad?

Gracias.

http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_additive_model http://en.wikipedia.org/wiki/Variance_inflation_factor

Answer 1

Hay una función en r corvif() que se pueden encontrar en AED paquete. Para ejemplos y referencias ver Zuur et al., 2009. Modelos de efectos mixtos y extensiones en ecología con R pp. 386-387. El código para el paquete está disponible en el libro sitio de Internet http://www.highstat.com/book2.htm.