부분 최소 제곱법에 대한 레버리지 및 거리

레버리지 및 거리 표의 모든 통계량에 대한 정의 및 해석 방법을 확인해 보십시오.

레버리지

레버리지는 비정상적이거나 특이한 x-값을 사용하여 관측치를 식별합니다. 레버리지가 높은 관측치는 0에서 멀리 떨어진 x-점수를 가지며 회귀 계수에 유의한 영향을 미칠 수 있습니다. 레버리지가 높은 점이 반드시 y-공간에서 특이치인 것은 아닙니다. 레버리지 값이 2m / n보다 큰 관측치는 검사하는 것이 좋습니다. 여기서 m은 성분 수, n은 관측치 수입니다.

거리 Y

y-모형으로부터의 거리는 관측치가 y-공간에서 적합되는 정도를 측정합니다. y-모형으로부터의 거리는 관측치가 y-점수로 설명되는 정도를 나타냅니다. 거리 값이 큰 관측치는 특이치일 수도 있습니다.

거리 X

x-모형으로부터의 거리는 관측치가 x-공간에서 적합되는 정도를 측정합니다. x-모형으로부터의 거리는 관측치가 x-점수로 설명되는 정도를 나타냅니다. 거리 값이 큰 관측치는 레버리지 점일 수도 있습니다.

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