Regression model

Діагностика впливу (відстань Кука, DFFITS, плече)

Діагностика впливу — це сукупність показників, що розраховуються після побудови моделі та кількісно визначають, наскільки кожне окреме спостереження впливає на підігнану регресію. Відстань Кука була запроваджена Р. Деннісом Куком у 1977 році, а показники плеча та DFFITS були формалізовані Белслі, Ку та Велшем у 1980 році для виявлення спостережень, які найсильніше впливають на оцінені коефіцієнти.

Застосувати у StatMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateInfluence Diagnostics (Regression Influence Diagnostics (Cook's Distance, DFFITS, Leverage)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/statistics/influence-diagnostics · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026