Regression model

প্রভাব নির্ণায়ক (কুকের দূরত্ব, DFFITS, লিভারেজ)

প্রভাব নির্ণায়ক হলো এক ধরণের পোস্ট-ফিট পরিমাপ যা পরিমাপ করে যে প্রতিটি একক পর্যবেক্ষণ একটি ফিট করা রিগ্রেশনকে কতটা প্রভাবিত করে। কুকের দূরত্ব ১৯৭৭ সালে R. Dennis Cook প্রবর্তন করেন, এবং লিভারেজ ও DFFITS ১৯৮০ সালে Belsley, Kuh এবং Welsch দ্বারা আনুষ্ঠানিক রূপ লাভ করে, যা সেইসব পর্যবেক্ষণগুলিকে চিহ্নিত করার জন্য ব্যবহৃত হয় যা আনুমানিক সহগগুলিকে (coefficients) সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত করে।

StatMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Cook, R. D. (1977). Detection of Influential Observations in Linear Regression. Technometrics, 19(1), 15-18. DOI: 10.1080/00401706.1977.10489493
  2. Belsley, D. A., Kuh, E., & Welsch, R. E. (1980). Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity. Wiley. ISBN: 978-0471058564

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateInfluence Diagnostics (Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/statistics/influence-diagnostics · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026