Variance Inflation Factors: Membantu Analisis Regresi
Variance Inflation Factors (VIF) adalah ukuran yang digunakan dalam analisis regresi untuk mengukur sejauh mana variansi di setiap variabel independen dipengaruhi oleh variabel lain dalam model. Ukuran ini penting karena membantu mencegah overfitting, yang dapat terjadi ketika model terlalu kompleks dan cocok dengan data yang diberikan terlalu baik. VIF dihitung dengan membagi variansi uncentered dari variabel independen dengan variansi yang dipengaruhi oleh variabel lain dalam model. Nilai VIF yang lebih besar menunjukkan bahwa variabel independen lebih dipengaruhi oleh variabel lain, dan dapat menjadi tanda overfitting. Dalam contoh yang diberikan, kita dapat melihat nilai VIF untuk variabel independen C dan X1-X2. Nilai VIF untuk variabel independen C adalah 186,0261, yang menunjukkan bahwa variabel independen C dipengaruhi oleh variabel lain dalam model. Nilai VIF untuk variabel independen X1-X2 adalah 1,075890, yang menunjukkan bahwa variabel independen X1-X2 tidak dipengaruhi oleh variabel lain dalam model. Secara keseluruhan, Variance Inflation Factors adalah alat yang berguna untuk mencegah overfitting dan memastikan bahwa model regresi mewakili data dengan akurat. Dengan memahami nilai VIF untuk variabel independen dalam model Anda, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang desain model Anda dan memastikan bahwa Anda mendapatkan hasil yang paling akurat.