{"id":643,"date":"2023-07-29T05:48:42","date_gmt":"2023-07-29T05:48:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/come-calcolare-vive-in-excel\/"},"modified":"2023-07-29T05:48:42","modified_gmt":"2023-07-29T05:48:42","slug":"come-calcolare-vive-in-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/come-calcolare-vive-in-excel\/","title":{"rendered":"Come calcolare vif in excel"},"content":{"rendered":"

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La multicollinearit\u00e0<\/a> nell’analisi di regressione si verifica quando due o pi\u00f9 variabili esplicative sono altamente correlate tra loro, in modo tale da non fornire informazioni univoche o indipendenti nel modello di regressione. Se il grado di correlazione tra le variabili \u00e8 sufficientemente elevato, ci\u00f2 pu\u00f2 causare problemi durante l’adattamento e l’interpretazione del modello di regressione.<\/span><\/p>\n

Fortunatamente, \u00e8 possibile rilevare la multicollinearit\u00e0 utilizzando una metrica chiamata fattore di inflazione della varianza (VIF)<\/strong> , che misura la correlazione e la forza della correlazione tra le variabili esplicative in un modello di regressione.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come calcolare VIF in Excel.<\/span><\/p>\n

Esempio: calcolo del VIF in Excel<\/strong><\/span><\/h2>\n

Per questo esempio, eseguiremo una regressione lineare multipla utilizzando il seguente set di dati che descrive gli attributi di 10 giocatori di basket. Adatteremo un modello di regressione utilizzando il rating come variabile di risposta e punti, assist e rimbalzi come variabili esplicative. Successivamente, identificheremo i valori VIF per ciascuna variabile esplicativa.<\/span> <\/p>\n

\"Dati<\/p>\n

Passaggio 1: eseguire la regressione lineare multipla.<\/strong><\/span><\/p>\n

Sulla barra multifunzione in alto, vai alla scheda Dati e fai clic su Analisi dati. Se non vedi questa opzione, devi prima<\/span> installare il software gratuito Analysis ToolPak<\/a> .<\/span> <\/p>\n

\"Pacchetto<\/p>\n

Dopo aver fatto clic su Analisi dati, verr\u00e0 visualizzata una nuova finestra. Selezionare Regressione<\/em> e fare clic su OK.<\/span> <\/p>\n

\"Regressione<\/p>\n

Completare le tabelle necessarie per le variabili di risposta e le variabili esplicative, quindi fare clic su OK.<\/span> <\/p>\n

\"Regressione<\/p>\n

Ci\u00f2 produce il seguente risultato:<\/span> <\/p>\n

\"Output<\/p>\n

Passaggio 2: calcolare il VIF per ciascuna variabile esplicativa.<\/strong><\/span><\/p>\n

Successivamente, possiamo calcolare il VIF per ciascuna delle tre variabili esplicative eseguendo regressioni individuali utilizzando una variabile esplicativa come variabile di risposta e le altre due come variabili esplicative.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, possiamo calcolare il VIF per la variabile punti<\/em> eseguendo una regressione lineare multipla utilizzando i punti<\/em> come variabile di risposta e gli aiuti<\/em> e i rimbalzi<\/em> come variabili esplicative.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 produce il seguente risultato:<\/span> <\/p>\n

\"Calcola<\/p>\n

Il VIF per i punti<\/em> \u00e8 calcolato come 1 \/ (1 \u2013 R quadrato) = 1 \/ (1 \u2013 .433099) = 1,76<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Possiamo quindi ripetere questo processo per le altre due variabili, assist<\/em> e rimbalzi<\/em> .<\/span><\/p>\n

Risulta che i VIF per le tre variabili esplicative sono i seguenti:<\/span><\/p>\n

punti: 1,76<\/strong><\/span>
assist: 1,96<\/strong><\/span>
rimbalzi: 1.18<\/strong><\/span><\/p>\n

Come interpretare i valori VIF<\/strong><\/span><\/h2>\n

Il valore VIF inizia da 1 e non ha un limite superiore. Una regola generale per interpretare i VIF \u00e8:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Un valore pari a 1 indica che non esiste alcuna correlazione tra una determinata variabile esplicativa e qualsiasi altra variabile esplicativa nel modello.<\/span><\/li>\n
  • Un valore compreso tra 1 e 5 indica una correlazione moderata tra una determinata variabile esplicativa e altre variabili esplicative nel modello, ma spesso non \u00e8 abbastanza grave da richiedere un’attenzione speciale.<\/span><\/li>\n
  • Un valore maggiore di 5 indica una correlazione potenzialmente grave tra una determinata variabile esplicativa e altre variabili esplicative nel modello. In questo caso, le stime dei coefficienti e i valori p nei risultati della regressione sono probabilmente inaffidabili.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Poich\u00e9 ciascuno dei valori VIF delle variabili esplicative nel nostro modello di regressione \u00e8 chiuso a 1, la multicollinearit\u00e0 non \u00e8 un problema nel nostro esempio.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    La multicollinearit\u00e0 nell’analisi di regressione si verifica quando due o pi\u00f9 variabili esplicative sono altamente correlate tra loro, in modo tale da non fornire informazioni univoche o indipendenti nel modello di regressione. Se il grado di correlazione tra le variabili \u00e8 sufficientemente elevato, ci\u00f2 pu\u00f2 causare problemi durante l’adattamento e l’interpretazione del modello di regressione. 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