rvif: 재정의된 VIF 기반의 통계적 다중공선성 탐지를 위한 의사결정 규칙

다중공선성은 선형 회귀 모델이 적용되는 여러 분야에서 중요하며, 그 존재는 연립 최소 제곱 추정량의 분석에 수치적으로뿐만 아니라 통계적으로도 영향을 미칠 수 있습니다. 본 논문은 독립 변수 계수의 통계적 유의성과 모델의 전반적인 유의성에서 다중공선성이 비일관성을 야기할 수 있다는 기존 지식을 바탕으로 합니다. 재정의된 분산 팽창 계수(RVIF)의 임계값을 재해석하여, 통계적 관점에서 선형 회귀 모델에 영향을 미치는 우려스러운 다중공선성의 존재 여부를 진단하기 위한 기각되지 않는 영역(유의 수준에 따라 달라짐)을 가진 통계적 검정으로 제시합니다. 제안된 방법론은 R의 rvif 패키지로 구현되었으며, 과학 문헌에서 이전에 적용된 다양한 실제 데이터를 이용한 예시를 통해 그 적용을 설명합니다.