«Проверка мультиколлинеарности» — английская фраза. Это относится к процессу проверки наличия мультиколлинеарности в статистической модели. Мультиколлинеарность возникает, когда две или более переменных-предикторов в регрессионной модели сильно коррелируют, что может привести к проблемам при интерпретации результатов модели.

Существует несколько методов проверки мультиколлинеарности в регрессионной модели. Вот несколько часто используемых методов и примеры кода:

1. Матрица корреляции:
   Рассчитайте матрицу корреляции переменных-предикторов и найдите высокие значения корреляции.

   import pandas as pd
   # Calculate correlation matrix
   correlation_matrix = df.corr()
   # Display correlation matrix
   print(correlation_matrix)

2. Фактор инфляции дисперсии (VIF):
   Рассчитайте VIF для каждой предикторной переменной. Значения VIF больше 5 или 10 указывают на высокую мультиколлинеарность.

   from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
   # Calculate VIF
   vif = pd.DataFrame()
   vif["Variable"] = df.columns
   vif["VIF"] = [variance_inflation_factor(df.values, i) for i in range(df.shape[1])]
   # Display VIF
   print(vif)

3. Собственные значения:
   Вычисление собственных значений корреляционной матрицы. Если какое-либо собственное значение близко к нулю, это указывает на мультиколлинеарность.

   import numpy as np
   # Calculate eigenvalues
   eigenvalues, _ = np.linalg.eig(correlation_matrix)
   # Display eigenvalues
   print(eigenvalues)

4. Допуск.
   Рассчитайте допуск для каждой предикторной переменной. Значения допуска менее 0,1 предполагают высокую мультиколлинеарность.

   tolerance = 1.0 / vif["VIF"]
   # Display tolerance
   print(tolerance)

Эти методы предоставляют различные способы оценки мультиколлинеарности в регрессионной модели. Важно отметить, что не существует четкого порогового значения для определения мультиколлинеарности, а интерпретация результатов может варьироваться в зависимости от конкретной проблемы и контекста.