쿡의 D 영향내 회귀 분석에서 몇 가지 이상값을 보았고 내 결과가 변경되는지 확인하기 위해 이상값을 제외하여 모델을 실행했습니다. 그러나 해당 데이터 포인트에서 Cook의 D 영향력 값을 보았을 때 모두 1 미만이었습니다. 이는 해당 데이터 포인트가 이상값이 아니며 모델에 영향을 미치지 않는다는 것을 의미합니까?
감사해요
Re: 쿡의 D 영향력응답해 주셔서 감사합니다. ㅏ n 이상값이 항상 영향력이 있는 것은 아닙니다. 제가 알고 싶었던 것입니다. viz.this가 도움이 되는 Dan에게 감사드립니다.
Re: 쿡의 D 영향력Cook의 D에서 컷오프에 대한 일반적인 경험 법칙은 4/n을 사용하는 것입니다. 예를 들어 데이터에 40개의 데이터 포인트가 있는 경우 요리사의 D > 0.1은 영향력 있는 것으로 간주됩니다. 1을 사용하는 것이 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.
그리고 Mark Bailey의 의견 중 하나를 되풀이하면 다음과 같습니다. 이상값이 항상 영향력이 있는 것은 아닙니다.
Re: 쿡의 D 영향력Cook's Distance는 데이터 포인트의 영향을 측정한 것입니다. 이상값에 플래그를 지정하지 않고 모델에 크게 기여하는 데이터 포인트만 표시합니다. 나는 이상값을 제거하기 전에 조사의 일부로 Cook's D를 사용했지만 불편한 데이터 포인트를 제외하는 것에 대한 정당성을 그 자체로 부르지는 않을 것입니다.
이 기사는 꽤 좋은 요약입니다. 요리사의 거리
중
Re: 쿡의 D 영향력'몇 가지 특이점을 보았다'는 초기 결론의 근거는 무엇이었습니까?
회귀 분석 결과가 얼마나 변했습니까? 그들은 어떤 식으로 변했는가?
또한 얼마나 많은 관찰이 있습니까? 모델에서 얼마나 많은 예측 변수를 사용했습니까? 그들 중 누구라도 다른 사람들과 동일 선상에 있습니까? 모델에 정사각형(X^2) 또는 교차(X1*X2)와 같은 변환으로 용어가 포함되어 있습니까?
Cook의 D는 전체 데이터 세트를 사용하여 예측된 응답과 하나를 제외하고 제외 세트를 사용하여 예측된 응답 간의 모든 관찰에 대한 차이의 합을 기반으로 합니다. 따라서 하나 또는 두 개의 매우 영향력 있는 관찰은 많은 관찰이 있는 경우 큰 Cook's D로 이어지지 않을 수 있습니다.
