Leverages e distâncias para Regressão de mínimos quadrados parciais

Os leverages identificam as observações com valores-x incomuns ou outliers. As observações com alto leverage têm escores-x distantes de zero e podem ter um efeito significativo nos coeficientes de regressão. Os pontos com alto leverage não são necessariamente outliers no espaço-y. Os especialistas dizem examinar observações com valores de leverage maiores do que 2 m / n, onde m = número de componentes e n = o número de observações.

As distâncias do modelo-y medem quão bem as observações são ajustadas no espaço-y. As distâncias do modelo-y identificam quão bem as observações são descritas pelos escores-y. Uma observação com um grande valor de distância também pode ser um outlier.

A distância do modelo-x mede quão bem as observações são ajustadas no espaço-x. As distâncias do modelo-x identificam quão bem as observações são descritas pelos escores-x. Uma observação com um grande valor de distância também pode ser um ponto de leverage.