Diagnostik der Einflussnahme (Cook'sche Distanz, DFFITS, Hebelwirkung)
Einflussdiagnostiken sind eine Familie von Post-Fit-Maßen, die quantifizieren, wie stark jede einzelne Beobachtung eine angepasste Regression beeinflusst. Die Cook'sche Distanz wurde 1977 von R. Dennis Cook eingeführt, während Hebelwirkung und DFFITS 1980 von Belsley, Kuh und Welsch formalisiert wurden, um Beobachtungen zu kennzeichnen, die die geschätzten Koeffizienten am stärksten beeinflussen.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- 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
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage). ScholarGate. https://scholargate.app/de/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.
- Schätzung der mittleren absoluten Abweichung (MAD)Statistik↔ compare
- Methode der kleinsten Quadrate (OLS)Ökonometrie↔ compare
- Quantile RegressionÖkonometrie↔ compare
- Ridge RegressionMaschinelles Lernen↔ compare
- Robuste RegressionStatistik↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →