Regression model

Diagnostika vplyvu (Cookova vzdialenosť, DFFITS, pákový efekt)

Diagnostiky vplyvu sú rodinou post-fitových mier, ktoré kvantifikujú, do akej miery každé jednotlivé pozorovanie ovplyvňuje ajustovanú regresiu. Cookova vzdialenosť bola zavedená R. Dennisom Cookom v roku 1977, zatiaľ čo pákový efekt a DFFITS boli formalizované Belsleym, Kuhom a Welschem v roku 1980, s cieľom označiť pozorovania, ktoré najsilnejšie ovplyvňujú odhadnuté koeficienty.

Použiť v StatMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Odkazujú sem

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