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Facteur d'Inflation de la Variance - Inflation R2

Facteur d'Inflation de la Variance - Inflation R2

Le facteur d'inflation de la variance, appelé inflation R2 par Modalisa, permet de détecter l'existence de colinéarité entre régresseurs.

En règle générale, si le facteur d'inflation de la variance (noté fi) d'un régresseur est supérieur à 10, on dira que cela traduit l'existence de colinéarité de ce régresseur avec d'autres. Le seul examen de la matrice de corrélation est alors insuffisant car il ne permet pas de déceler l'existence de colinéarité.

Parallèlement, il est possible de bâtir un indice global d'inflation mesurant la dépendance entre les régresseurs, cet indice est lié à la colinéarité entre régresseurs, il est couramment nommé indice de multicolinéarité , on le calcule comme suit:
F = (1/n)*Sfi n étant le nombre de variables explicatives du modèle considéré

Des valeurs trop importantes de cet indice doivent attirer l'attention comme dans cet exemple où F=5,018.

L'analyse de ce facteur d'inflation permet de soulever un problème important, à savoir que l'existence d'une colinéarité trop importante entre plusieurs variables explicatives peut entraîner certaines imprécisions dans les estimations.

Il paraît alors intéressant d'étudier le tableau de la "Proportion de la variance des coefficients de régression" qui permet de savoir, d' une part, quelles variables explicatives sont colinéaires, et d'autre part quelles sont les causes d'une importante inflation.

Notons que s'il n'existait aucune colinéarité entre les régresseurs alors chaque fi prendrait une valeur égale à 1.