Regression model
تشخيصات التأثير (مسافة كوك، DFFITS، الرافعة المالية)
تشخيصات التأثير هي عائلة من المقاييس اللاحقة للتوفيق (post-fit) التي تقيس مدى تأثير كل ملاحظة فردية على الانحدار المُوفَّق. قدمت مسافة كوك (Cook's distance) بواسطة R. Dennis Cook في عام 1977، مع توضيح الرافعة المالية (leverage) و DFFITS بواسطة Belsley و Kuh و Welsch في عام 1980، لتحديد الملاحظات التي تسحب المعاملات المقدرة بقوة أكبر.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Cook, R. D. (1977). Detection of Influential Observations in Linear Regression. Technometrics, 19(1), 15-18. DOI: 10.1080/00401706.1977.10489493 ↗
- Belsley, D. A., Kuh, E., & Welsch, R. E. (1980). Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity. Wiley. ISBN: 978-0471058564
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/influence-diagnostics
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تقدير الانحراف المطلق الوسطي (MAD)الإحصاء↔ compare
- انحدار المربعات الصغرى العادية (OLS)الاقتصاد القياسي↔ compare
- انحدار الكوانتيلالاقتصاد القياسي↔ compare
- انحدار ريدج (Ridge Regression)تعلم الآلة↔ compare
- الانحدار القويالإحصاء↔ compare