Введение: В регрессионном анализе понимание взаимосвязей между переменными-предикторами жизненно важно для получения точных прогнозов. Однако мультиколлинеарность, феномен высокой корреляции между переменными-предикторами , может создавать нестабильность и систематическую ошибку в регрессионных моделях. Чтобы определить и устранить мультиколлинеарность, мы используем коэффициент инфляции дисперсии (VIF). В этой статье мы рассмотрим концепцию VIF, ее интерпретацию и практические..