Regression model

אבחון השפעה (מרחק קוק, DFFITS, מינוף)

אבחוני השפעה הם משפחה של מדדים לאחר התאמה המכמתים עד כמה כל תצפית בודדת משפיעה על רגרסיה מותאמת. מרחק קוק הוצג על ידי ר. דניס קוק בשנת 1977, כאשר מינוף ו-DFFITS פורמלו על ידי בלסלי, קוך וולש בשנת 1980, כדי לסמן את התצפיות שמושכות את המקדמים המוערכים בצורה החזקה ביותר.

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateInfluence Diagnostics (Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/influence-diagnostics · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026