Package car

计量经济学的包。car包（Companion to Applied Regression）

car::leveneTest()¶

^8f93ec

功能： leveneTest()函数用于执行Levene's test（列文检验），用于检验多个组的方差是否相等。这个检验通常用于方差分析（ANOVA）等统计方法，因为这些方法在假设组内方差相等的情况下更为有效。

定义：

leveneTest(y, group, center = "median")

参数介绍：

y： 数值型向量，包含观测值。
group： 分组变量，用于指定观测值所属的组别。
center： 中心化选项，用于指定如何中心化数据。默认为"median"，可选的还有"mean"。

示例：

# 安装并加载car包
install.packages("car")
library(car)

# 创建两个组的数据（示例数据）
group1 <- c(23, 25, 28, 30, 32)
group2 <- c(18, 20, 24, 28, 30)

# 执行Levene's test
result <- leveneTest(c(group1, group2), group = rep(c("Group1", "Group2"), each = 5), center = "median")

# 显示结果
print(result)

输出：

示例中的输出结果将包含Levene's test的统计量（W）、自由度（DF1，DF2）和p值（Pr(>W)）。具体输出信息将类似于：

Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
      Df F value Pr(>F)
group  1  0.0667 0.7996
      8

这个输出提供了Levene's test的统计量（F value）、自由度（DF1，DF2）以及p值（Pr(>F)）。在这个示例中，你可以查看p值来判断是否拒绝了组内方差相等的假设。

car::vif()¶

^2792de

在 R 语言中，vif() 函数通常属于 car 包，用于计算线性回归模型中各个预测变量的方差膨胀因子（VIF，Variance Inflation Factor）。VIF用于检测模型中存在多重共线性的情况。

功能： 计算线性回归模型中各个预测变量的方差膨胀因子。

定义：

vif(model, ...)

参数介绍： - model：线性回归模型对象。 - ...：其他参数，用于传递给底层的 vif() 方法。

返回值： 返回包含各个预测变量的方差膨胀因子的列表。

举例：

# 使用 vif() 计算方差膨胀因子
library(car)

# 创建一个线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt + hp + qsec, data = mtcars)

# 计算方差膨胀因子
vif_result <- vif(model)

# 打印结果
print(vif_result)

输出：

       wt        hp      qsec 
3.333146 4.442017 1.772618

在这个例子中，vif(model) 使用 car 包的 vif() 函数计算了线性回归模型中预测变量的方差膨胀因子。结果显示了每个预测变量的VIF值。通常，VIF值大于10可能表示存在多重共线性的问题。