创建新的数据集，去除高膨胀因子的变量

我有一个我想用于GLMM的环境变量的数据集。我使用AED软件包（http://www.highstat.com/Book2/AED_1.0.zip）中的corvif函数来识别和删除具有高通胀因素的变量。创建新的数据集，去除高膨胀因子的变量

我想知道如何编写一个循环来自动完成这项任务，而不是从我的数据集中手动从一个GVIF值大于3的数据集中删除一个变量，结果是一个新的数据集仅包含其余变量（即使用GVIF values < 3）。

有关如何解决新R用户此问题的任何建议？

这里是我的样本数据：

WW_Covs <- structure(list(Latitude = c(62.4419, 67.833333, 65.95, 63.72935, 
60.966667, 60.266667, 55.660455, 62.216667, 61.3, 61.4, 62.084139, 
55.662566, 64.48508, 63.208354, 62.87591, 62.70856, 62.64009, 
63.79488, 59.55, 62.84206), BIO_02 = c(87, 82, 75, 70, 77, 70, 
59, 84, 84, 79, 85, 60, 91, 87, 74, 74, 76, 70, 76, 74), BIO_03 = c(26, 
23, 25, 26, 25, 24, 25, 25, 26, 25, 26, 26, 24, 25, 24, 25, 25, 
25, 26, 24), BIO_04 = c(8443, 9219, 7594, 6939, 7928, 7593, 6160, 
8317, 8167, 7972, 8323, 6170, 9489, 8578, 7814, 7680, 7904, 7149, 
7445, 7803), BIO_05 = c(201, 169, 151, 166, 194, 210, 202, 205, 
204, 186, 205, 200, 200, 195, 170, 154, 180, 166, 219, 170), 
BIO_06 = c(-131, -183, -144, -102, -107, -75, -26, -119, 
-113, -120, -120, -28, -169, -143, -131, -142, -124, -111, 
-72, -129), BIO_08 = c(128, 109, 85, 78, 122, 145, 153, 134, 
130, 126, 132, 152, 120, 119, 115, 98, 124, 104, 147, 115 
), BIO_09 = c(-31, -81, -16, 13, -60, -6, 25, -25, -25, -70, 
-25, 23, -56, -39, -47, -60, -39, 8, 0, -46), BIO_12 = c(667, 
481, 760, 970, 645, 557, 645, 666, 652, 674, 670, 670, 568, 
598, 650, 734, 620, 868, 571, 658), BIO_13 = c(78, 77, 96, 
109, 85, 70, 67, 77, 84, 93, 78, 68, 72, 78, 93, 99, 90, 
96, 72, 93), BIO_15 = c(23, 40, 25, 21, 36, 30, 21, 24, 28, 
34, 24, 22, 28, 29, 34, 32, 36, 22, 30, 34), BIO_19 = c(147, 
85, 180, 236, 108, 119, 154, 149, 135, 118, 148, 162, 117, 
119, 120, 141, 111, 204, 111, 122)), .Names = c("Latitude", 
"BIO_02", "BIO_03", "BIO_04", "BIO_05", "BIO_06", "BIO_08", "BIO_09", 
"BIO_12", "BIO_13", "BIO_15", "BIO_19"), row.names = c(1:20), class = "data.frame")

示例代码：

library(AED) 
WW_Final <- corvif(WW_Covs) 
test <- corvif(WW_Covs]) 
test[order(-test$GVIF), ] 
if(test$GVIF[1,] > 3, # this is where I get stuck...

来源

2012-03-28 Keith W. Larson

如果你表现出你已经尽力了，人会比较容易有一个很好的答案回应。 – Andrie 2012-03-28 09:57:37

我并不熟悉上述软件包的复杂性，所以如果您能向我展示（我们？）您如何手动完成，那将会非常有帮助。 – 2012-03-28 10:00:04

如果GVIF在线性回归中与VIF处于相同的范围，那么消除高于3的值似乎过分限制。 – 2012-03-28 11:21:36

这里是这样的算法。我将说明用内置的数据集longley，而我也用功能vif在包car，而不是使用包AED：

这不是漂亮，而且应包装在函数内部，但我离开，作为一个练习感兴趣的读者。

代码：

library(car) 

dat <- longley 

cutoff <- 2 
flag <- TRUE 
while(flag){ 
    fit <- lm(Employed ~ ., data=dat) 
    vfit <- vif(fit) 
    if(max(vfit) > cutoff){ 
    dat <- dat[, -which.max(vfit)] 
    } else { 
    flag <- FALSE 
    } 
} 

print(fit) 
print(vfit)

输出：

Call: 
lm(formula = Employed ~ ., data = dat) 

Coefficients: 
(Intercept) Unemployed Armed.Forces 
    50.66281  0.02265  0.02847 

    Unemployed Armed.Forces 
    1.032501  1.032501

来源

2012-03-28 14:49:20 Andrie

创建新的数据集，去除高膨胀因子的变量

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