So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Hồi quy Bình phương Tối thiểu Thông thường (OLS)× | Chỉ số lạm phát phương sai (VIF)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 2019 | 1970 |
| Người khởi xướng≠ | Wooldridge (textbook treatment); classical least squares | Donald Marquardt |
| Loại≠ | Linear regression | Diagnostic statistic |
| Công trình gốc≠ | Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860 | Marquardt, D. W. (1970). Generalized inverses, ridge regression, biased linear estimation, and nonlinear estimation. Technometrics, 12(3), 591–612. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu | VIF, Variance Inflation Index, Multicollinearity Inflation Factor, Varyans Enflasyon Faktörü |
| Liên quan≠ | 5 | 3 |
| Tóm tắt≠ | Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE). | The Variance Inflation Factor (VIF) is a scalar diagnostic statistic proposed by Donald Marquardt (1970) that quantifies how much the variance of an estimated regression coefficient increases due to linear dependence—multicollinearity—among the predictors in an ordinary least squares model. It is routinely applied in econometrics, social science, and biomedical research whenever analysts suspect that two or more independent variables move together closely enough to destabilize coefficient estimates. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|