Apalancamientos y distancias para Regresión de mínimos cuadrados parciales

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada uno de los estadísticos incluidos en la tabla Apalancamientos y distancias.

Apalancamiento

Los apalancamientos identifican las observaciones con valores de X poco comunes o atípicos. Las observaciones con un alto apalancamiento tienen puntuaciones de X alejadas de cero y pueden tener un efecto significativo en los coeficientes de regresión. Los puntos con un alto apalancamiento no son necesariamente valores atípicos en el espacio Y. Los expertos sugieren examinar las observaciones con valores de apalancamiento mayores que 2m / n, donde m = número de componentes y n = el número de observaciones.

Distancia Y

Las distancias con respecto al modelo Y miden qué tan bien se ajustan las observaciones en el espacio Y. Las distancias con respecto al modelo Y indican qué tan bien son descritas las observaciones por las puntuaciones de Y. Una observación con un valor de distancia grande también podría ser un valor atípico.

Distancia X

La distancia con respecto al modelo X miden qué tan bien se ajustan las observaciones en el espacio X. Las distancias con respecto al modelo X indican qué tan bien son descritas las observaciones por las puntuaciones de X. Una observación con un valor de distancia grande también podría ser un punto de apalancamiento.

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