Cook의 거리 도표를 읽는 방법?

7, 16 및 29 지점이 영향력있는 지점인지 여부를 해결하는 방법을 아는 사람이 있습니까? 나는 Cook의 거리가 1보다 작기 때문에 그렇지 않다는 것을 읽었습니다. 맞아?

일부 텍스트는 Cook의 거리가 1보다 높은 지점이 영향력있는 것으로 간주된다고 알려줍니다. 다른 텍스트는 또는 4 / ( N − k - 1 ) 의 임계 값을 제공합니다. 여기서 N 은 관측치 수이고 k 는 설명 변수의 수입니다. 귀하의 경우 후자의 수식은 0.1 주위의 임계 값을 산출해야합니다.$4/N$$4/(N - k - 1)$$N$$k$

회귀 진단에 관한 그의 소책자에서 John Fox (1)는 수치 임계 값을 줄 때 다소 신중합니다. 그는 그래픽 사용을 권고하고 "나머지보다 실질적으로 더 큰 D의 값"을 갖는 점을 자세히 조사 할 것을 권고합니다. Fox에 따르면 그래픽 디스플레이를 향상시키기 위해 임계 값을 사용해야합니다.

귀하의 경우 관측치 7과 16은 영향력있는 것으로 간주 될 수 있습니다. 글쎄, 나는 적어도 그들을 자세히 살펴볼 것입니다. 관측치 (29)는 다른 두 개의 관측치와 실질적으로 다르지 않다.

(1) 폭스, 존 (1991). 회귀 진단 : 소개 . 세이지 출판물.

$k$$k+1$$\beta_0$$\beta$

여기에 또 하나의 가치가 있습니다. 관측 연구에서 예측 변수 공간에서 균일하게 샘플링하기가 어려운 경우가 많으며 주어진 영역에 몇 가지 점이있을 수 있습니다. 이러한 점은 나머지 부분과 다를 수 있습니다. 몇 가지 뚜렷한 사례가있는 경우 불만이있을 수 있지만 특이 치를 강등하기 전에 상당한 생각이 필요합니다. 예측 변수간에 합법적으로 상호 작용이 있거나 예측 변수 값이 극단이되면 시스템이 다르게 동작하도록 전환 될 수 있습니다. 또한 공선 예측 변수의 효과를 풀 수 있습니다. 영향력있는 점은 변장에서 축복이 될 수 있습니다.