VIF_model: Revisar la multicolinealidad de las variables del modelo

In mariosandovalmx/tlamatini: Tlamatini: Funciones utiles para biologxs y ecologxs confundidos con los modelos lineales

Revisar la multicolinealidad de las variables del modelo

Description

VIF_model() comprueba la multicolinealidad en los modelos de regresión intervals for VIF and tolerance are based on Marcoulides et al. (2019, Appendix B). check_concurvity() es una envoltura alrededor de mgcv::concurvity(), y puede ser considerado como una comprobación de colinealidad para los términos 'suavizados' en los GAM. Confidence intervals for VIF and tolerance are based on Marcoulides et al. (2019, Appendix B).

Usage

VIF_model(x, ...)

multicollinearidad(x, ...)

Arguments

x	Un modelo. Actualmente acepta lm, glm, lmm y glmmm (hasta donde yo sé).
...	Actualmente no se utiliza.

Value

Un dataframe con información sobre el nombre del término del modelo, el VIF y los intervalos de confianza asociados, el factor por el que se incrementa el error estándar debido a la posible correlación con otros términos, y los valores de tolerancia (incluyendo los intervalos de confianza), donde tolerance = 1/vif.

Note

El código para calcular los intervalos de confianza para el VIF y la tolerancia fue adaptado del Apéndice B del artículo de Marcoulides et al. Por lo tanto, los créditos van a estos autores el algoritmo original. También a plot()-method implementado en el see-paquete.

References

• Marcoulides, K. M., and Raykov, T. (2019). Evaluation of Variance Inflation Factors in Regression Models Using Latent Variable Modeling Methods. Educational and Psychological Measurement, 79(5), 874–882.

Examples

m <- lm(mpg ~ wt + cyl + gear + disp, data = mtcars)
VIF_model(m)

# plot results
if (require("see")) {
  x <- VIF_model(m)
  plot(x)
}

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