Influencia D de CookEn mi análisis de regresión, vi un par de valores atípicos y ejecuté mi modelo excluyendo los valores atípicos para ver si mis resultados cambiaban y así fue. Sin embargo, cuando observé los valores de influencia D de Cook de esos puntos de datos, todos eran inferiores a 1. ¿Significa eso que esos puntos de datos no son atípicos y no tienen efecto en el modelo?
Gracias
Re: Influencia D de CookGracias a todos por responder. A Un valor atípico no siempre es influyente es lo que quería saber. Gracias Dan por la visualización. Esto ayuda.
Re: Influencia D de CookUna regla general para el corte en la D de Cook es usar 4/n. Si sus datos tuvieran 40 puntos de datos, por ejemplo, una D de Cook > 0,1 se consideraría influyente. Usar 1 puede no ser la mejor opción.
Y para hacernos eco de uno de los comentarios de Mark Bailey: un valor atípico no siempre es influyente.
Re: Influencia D de CookLa distancia de Cook es una medida de la influencia de un punto de datos. No marca los valores atípicos, solo los puntos de datos que contribuyen en gran medida al modelo. Utilicé la D de Cook como parte de las investigaciones antes de eliminar los valores atípicos, pero no lo llamaría una justificación en sí misma para excluir un punto de datos inconveniente.
Este artículo es un buen resumen: Distancia del cocinero
METRO
Re: Influencia D de Cook¿Cuál fue la base para su conclusión inicial de que 'vio un par de valores atípicos'?
¿Cuánto cambiaron los resultados de su análisis de regresión? ¿De qué manera cambiaron?
Además, ¿cuántas observaciones tienes? ¿Cuántos predictores usó en el modelo? ¿Alguno de ellos es colineal con otros? ¿Su modelo incluye términos transformados como cuadrado (X^2) o cruzado (X1*X2)?
La D de Cook se basa en la suma de las diferencias de cada observación entre la respuesta pronosticada utilizando el conjunto de datos completo y la respuesta pronosticada utilizando el conjunto de exclusión. Entonces, una o dos observaciones altamente influyentes podrían no dar como resultado una D de Cook grande si hay muchas observaciones.
