共线性诊断（方差分解比例、条件指数、VIF、tableplot）：用于诊断回归设计矩阵中的共线性的 Matlab 代码-matlab开发

用于确定回归矩阵中共线性的程度和性质（也称为多重共线性）的几个 Matlab 函数。 给定一个设计矩阵，返回条件指数（最大奇异值与每个奇异值的比率）、方差分解比例和方差膨胀因子。 Belsley、Kuh 和 Welsch [1] 提出了一种使用以下条件诊断退化共线性的策略： 1) 用大条件指数判断的奇异值，并且与2) 两个或多个协变量的大方差分解比例 大条件索引的数量标识了设计矩阵的列之间的接近相关性的数量。 大方差分解比例确定了涉及相应近依存关系的协变量，这些比例的大小与条件指数相结合，提供了相应回归估计因存在共线性而退化的程度的度量。 尽管 Belsley 等人进行了数值实验，但“大”的含义在统计上并不精确。 表明以下范围是有用的： 条件指数，共线性5 100，严重 并且其中一对（或更多）方差分解因子 > 0.5 需