Diagnostika vlivu (Cookova vzdálenost, DFFITS, pákový efekt)
Diagnostiky vlivu představují soubor měr po provedení regrese, které kvantifikují, jak moc každé jednotlivé pozorování ovlivňuje ajustovaný model. Cookova vzdálenost byla zavedena R. Dennisem Cookem v roce 1977, zatímco pákový efekt a DFFITS byly formalizovány Belsleym, Kuh a Welschem v roce 1980, aby označily pozorování, která nejvíce ovlivňují odhadované koeficienty.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Odhad mediánovou absolutní odchylkou (MAD)Statistika↔ compare
- Regrese metodou ordinárních nejmenších čtverců (OLS)Ekonometrie↔ compare
- Kvantilová regreseEkonometrie↔ compare
- Ridge regreseStrojové učení↔ compare
- Robustní regreseStatistika↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →