Regression model

Diagnostyka wpływu (Dystans Cooka, DFFITS, dźwignia)

Diagnostyka wpływu to rodzina miar po dopasowaniu modelu, które kwantyfikują, w jakim stopniu każda pojedyncza obserwacja wpływa na dopasowaną regresję. Dystans Cooka został wprowadzony przez R. Dennisa Cooka w 1977 roku, a dźwignia i DFFITS zostały sformalizowane przez Belsley, Kuh i Welsch w 1980 roku, w celu oznaczania obserwacji, które najsilniej wpływają na oszacowane współczynniki.

Zastosuj w StatMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Cytowana przez

ScholarGateInfluence Diagnostics (Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/statistics/influence-diagnostics · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026