Regression model

Diagnosticile de influență (Distanța Cook, DFFITS, Leveraj)

Diagnosticile de influență sunt o familie de măsuri post-ajustare care cuantifică în ce măsură fiecare observație individuală afectează o regresie ajustată. Distanța Cook a fost introdusă de R. Dennis Cook în 1977, iar levajul și DFFITS au fost formalizate de Belsley, Kuh și Welsch în 1980, pentru a semnala observațiile care influențează cel mai puternic coeficienții estimați.

Aplică cu StatMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

Citat de

ScholarGateInfluence Diagnostics (Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/statistics/influence-diagnostics · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026