Диагностика влияния (расстояние Кука, DFFITS, плечо)
Диагностика влияния — это семейство мер после подгонки, которые количественно определяют, насколько каждое отдельное наблюдение влияет на подогнанную регрессию. Расстояние Кука было введено Р. Деннисом Куком в 1977 году, а плечо и DFFITS были формализованы Бельски, Ку и Велшем в 1980 году для обозначения наблюдений, которые наиболее сильно влияют на оцененные коэффициенты.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Оценка на основе медианного абсолютного отклонения (MAD)Статистика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Квантильная регрессияЭконометрика↔ compare
- Гребневая регрессияМашинное обучение↔ compare
- Робастная регрессияСтатистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →