Vif Werte - Multiple lineare Regression

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Vif Werte - Multiple lineare Regression

Beitragvon David-x1 » Do 7. Jan 2021, 16:38

Hallo zusammen,

ich bin blutiger Anfänger und wäre super dankbar für Eure Hilfe.

Ich habe eine multiple lineare Regression mit fixen Effekten berechnet:

Code: Alles auswählen
fixed.dummy <- lm(NetInterestMargin ~ LaggedNetInterestMargin + ThreeMonthRate + Spread_gleitend + DepositOverLiabilities + NetLoansOverTotalEarningAssets + TotalAssets
                  + GDP_Growth + factor(ID), data=Regression)


Nun möchte ich die Regression auf Multikollinearität überprüfen und die Vif Werte dieser Regression über die Vif() Funktion berechnen.

Leider erhalte ich nur folgendes Ergebnis:

Code: Alles auswählen
                                GVIF   Df            GVIF^(1/(2*Df))
LaggedNetInterestMargin         NaN    1             NaN
ThreeMonthRate                  NaN    1             NaN
Spread_gleitend                 NaN    1             NaN
DepositOverLiabilities          NaN    1             NaN
NetLoansOverTotalEarningAssets  NaN    1             NaN
TotalAssets                     NaN    1             NaN
GDP_Growth                      NaN    1             NaN
factor(ID)                      NaN 1312             NaN


Was mache ich falsch? Bzw. wo liegt der Fehler?

Oder muss ich mit fixen Effekten einen anderen Berechnungsweg wählen? Wenn ich die fixen Effekte rauslasse, erhalte ich nämlich Werte über die vif Funktion, die nicht auf Multikollinearität schließen lassen.

Ich habe schon viel gegoogelt, finde aber das Problem nicht... Über jeden Hinweis bin ich dankbar!

Beste Grüße,
David
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Re: Vif Werte - Multiple lineare Regression

Beitragvon strukturmarionette » Fr 8. Jan 2021, 01:11

Hi,

- Worum geht es denn?

Gruß
S.
strukturmarionette
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