Effets de levier et distances pour Régression par les moindres carrés partiels

Les effets de levier identifient les observations possédant des valeurs X inhabituelles ou aberrantes. Les observations ayant un effet de levier important possèdent des scores X éloignés de zéro et peuvent avoir une incidence significative sur les coefficients de régression. Les points possédant une valeur d'effet de levier importante ne sont pas nécessairement des valeurs aberrantes de l'espace Y. Les experts conseillent d'examiner les observations dont les valeurs d'effet de levier sont supérieures à 2 m/n, où m est le nombre de composantes et n le nombre d'observations.

Les distances par rapport au modèle Y mesurent le degré d'ajustement des observations dans l'espace Y. Les distances par rapport au modèle Y indiquent si les scores Y décrivent bien les observations. Une observation possédant une valeur de distance importante peut également être une valeur aberrante.

La distance par rapport au modèle X mesure le degré d'ajustement des observations dans l'espace X. Les distances par rapport au modèle X indiquent si les scores X décrivent bien les observations. Une observation possédant une valeur de distance importante peut également être un point à effet de levier.