다중공선성 피하기

작업 공간에는 이미 판매 데이터셋 salesData가 로드되어 있으며, rms 패키지도 불러와져 있어요.

이제 다중 선형 회귀모형을 추정해 보겠습니다! 물론, 데이터셋에 있는 모든 변수를 활용하고자 합니다.

이번 달 매출을 설명하기 위해 id를 제외한 모든 변수를 사용하는 전체 모형을 salesModel1이라는 이름으로 계산하세요. 이를 위해 다음 더미 구문에 올바른 변수명을 채워 넣으세요: response ~ . - excluded_variable. 이는 "response를 excluded_variable을 제외한 모든 변수로 모형화한다"는 뜻입니다.
rms 패키지의 vif() 함수를 사용해 분산 팽창 계수를 추정하세요.
다중공선성을 피하기 위해 id 변수에 더해 preferredBrand와 nBrands 변수도 제외하세요. 각 변수를 -로 덧붙여 제거할 수 있습니다. 이렇게 만든 모형을 salesModel2라는 객체에 저장하세요.
해당 모형의 분산 팽창 계수를 다시 추정하세요. 이제는 결과를 수용할 만한가요?