山海漫漫
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Python 在使用variance_inflation_factor 做VIF多重共线性检验时，是否要加入常数项？

用一份数据跑回归，惯例先做了一下多重共线性的检验

参考网上的各种教程，大部分都是直接把自变量丢进去就可以出来结果

我的代码：

Python 在使用variance_inflation_factor 做VIF多重共线性检验时，是否要加入常数项？_第1张图片

 但这个结果和我拿spss跑回归得出来的VIF值完全不一样

python，只有自变量的VIF结果（左）；spss，因变量+自变量跑回归中的VIF

Python 在使用variance_inflation_factor 做VIF多重共线性检验时，是否要加入常数项？_第2张图片Python 在使用variance_inflation_factor 做VIF多重共线性检验时，是否要加入常数项？_第3张图片

 同样的自变量，为什么会有这么大的差异？

然后我继续搜索多重共线性的文章，终于发现这篇里提到需要在df里加入一组常数项

利用Python进行VIF检验 - 知乎 (zhihu.com)

 于是我自己也加入了一个常数项

实验的结果——除了最后一列常数项，其他的和spss结果一模一样了

Python 在使用variance_inflation_factor 做VIF多重共线性检验时，是否要加入常数项？_第4张图片

 所以这是为什么？

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