Indflydelsesdiagnostik (Cook's Distance, DFFITS, Leverage)
Indflydelsesdiagnostik er en familie af post-fit-mål, der kvantificerer, hvor meget hver enkelt observation påvirker en tilpasset regression. Cook's distance blev introduceret af R. Dennis Cook i 1977, mens leverage og DFFITS blev formaliseret af Belsley, Kuh og Welsch i 1980, for at markere de observationer, der mest kraftigt trækker i de estimerede koefficienter.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Median Absolut Afvigelse (MAD) EstimeringStatistik↔ compare
- Almindelig mindste kvadraters metode (OLS) regressionØkonometri↔ compare
- KvantilregressionØkonometri↔ compare
- Ridge-regressionMaskinlæring↔ compare
- Robust RegressionStatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →