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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

influencePlot()函數(shù)發(fā)現(xiàn)離群點杠桿點強影響點的示例分析

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lm()函數(shù)擬合回歸模型后,可以使用car包的influencePlot()函數(shù)觀察和發(fā)現(xiàn)影響回歸的異常值。

influencePlot()函數(shù)的特點是,它將我們關(guān)心的離群點、高杠桿值點、強影響點信息繪制在一張圖中,讀圖的效率高。

假設我們基于lm()擬合了多元回歸模型murder.step,influencePlot()函數(shù)將直接提取murder.step中的殘差數(shù)據(jù)、樣本量數(shù)據(jù)等繪制統(tǒng)計圖形。

語法示范:  

influencePlot(murder.step,id.method="identify",main="Influent Plot",sub="Circle size is proportional to Cook's distance")

文字結(jié)果:

influencePlot()函數(shù)發(fā)現(xiàn)離群點杠桿點強影響點的示例分析

給出具體的異常數(shù)據(jù)信息,包括學生會殘差值、帽子值、庫克距離值。

圖形結(jié)果:

influencePlot()函數(shù)發(fā)現(xiàn)離群點杠桿點強影響點的示例分析

圖的解讀:  

  • 縱坐標超過+2或小于-2的散點可被認為是離群點

  • 水平軸超過0.2或0.3的散點有高杠桿值

  • 圓圈大小與影響成比例,圓圈很大的點可能是對模型參數(shù)的估計造成的不成比例影響的強影響點


上述就是小編為大家分享的influencePlot()函數(shù)發(fā)現(xiàn)離群點杠桿點強影響點的示例分析了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。


新聞標題:influencePlot()函數(shù)發(fā)現(xiàn)離群點杠桿點強影響點的示例分析
網(wǎng)站路徑:http://weahome.cn/article/jsesij.html

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