Etki Tanılamaları (Cook Mesafesi, DFFITS, Kaldıraç)

Yaygın bir kural, Cook mesafesi 4/n'nin üzerinde olan gözlemleri işaretlerken, 1'e yakın veya 1'in üzerindeki değerler açıkça etkili olarak kabul edilir. Eşik değerleri, kararlar değil, kılavuzlardır: işaretlenmiş bir nokta otomatik olarak silinmek yerine incelenmelidir.

Kaldıraç, bir gözlemin öngörücü değerlerinin, sonucundan bağımsız olarak ne kadar sıra dışı olduğunu ölçer. Etki (Cook mesafesi, DFFITS), nokta kaldırıldığında uydurulmuş modelin ne kadar değiştiğini, kaldıraç ile artığın büyüklüğünü birleştirerek ölçer. Yüksek kaldıraçlı bir nokta, yalnızca uydurulmuş çizgiden uzak oturuyorsa etkilidir.

Otomatik olarak değil. İşaretleme bir tarama adımıdır: noktanın veri hatası mı, gerçek ama nadir bir vaka mı, yoksa modelin yanlış belirtildiğinin bir işareti mi olduğunu araştırın. Etkili noktalar yaygınsa, silmekten ziyade sağlam bir regresyon yöntemi genellikle daha iyi bir yanıttır.

Hayır. Ölçümler doğrudan uydurulmuş artıklar ve kapak matrisinden hesaplanır ve normalleşme varsayımı gerektirmez; yalnızca artıkların ve kaldıraçın hesaplanabileceği bir regresyon modeli gerektirirler.