다중 회귀분석을 이용하여 종속변수와 독립변수들간의 함수식을 찾고자 할 경우
독립변수간에는 독립이라는 가정을 한다. 만약 독립적이지 못하고
종속적인 관계가 성립한다면 어떻게 해야할까?

독립변수들간에 강한 상관관계가 나타난다면 회귀분석을 하는 목적에 위배가 된다.
이러한 문제점을 다중 공선성 문제라고 한다
이를 진단하는 방법중에 분산팽창요인(VIF)값을 확인하는 것도 좋은 방법이다.

보통 이 값이 10을 넘을 때 다중 공선성 문제가 있다고 판단한다.
즉, 그 독립변수가 나머지 독립변수에 의해 90% 이상이 설명된다는 것이며,
이는 종속변수의 변동을 설명하는데 굳이 그 독립변수를 고려하지 않아도 된다는 의미이다.

■ 분산팽창요인(VIF): 공차한계의 역수로서 보통 1에서 10사의의 값을 갖는데,
   따라서 값이 작을 수록 다중공선성이 낮다.

■ 공차한계(tolerance): 어떤 독립변수의 분산 중에서 다른 독립변수들에 의해 설명되지 않는 정도를 의미한다

   여기서, R^2*는 해당 독립변수를 종속변수로, 다른 독립변수를 독립변수로 하여 추정한

   회귀모형의 R^2값으로 0에서 1 사이의 값을 갖는데, 1에 가까울수록 다중공선성이 낮다

보통의 통계프로그램에서 VIF 표시를 선택하면 쉽게 VIF 결과값을 구할 수 있다.