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殘差與槓桿作用圖的目的主要是確定影響整體模型的數據點,比其他模型更強。您不需要一些高槓杆點來推動模型。 「槓桿」一詞在這裏其實是一個很好的詞。用一個預測變量(x)和一個響應(y)來思考簡單的線性迴歸 - 在x方向上具有非常大(或小)值的點將能夠對最小二乘方施加更強的「拉力」迴歸線,就像更長的槓桿臂將允許更多的扭矩。
因此,您的預測變量的大,小或其他「異常」觀察結果可能會影響您的迴歸曲線。他們呢?這可以通過剩餘價值與槓桿的剩餘價值量來推斷。當然,由於槓桿的強弱(我們害怕發生的事),殘差的大小將會減少,但你至少可以看到它是一個相當積極還是消極的殘差。
如果庫克的距離線沒有出現在劇情上,這並不是什麼壞事 - 實際上,它只是說沒有足夠大的點來標示R。
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現在更有意義了,謝謝! –
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這個問題確實屬於http://stats.stackexchange.com。此外,您還提出了兩個截然不同的問題,其中一個(#2)_may_適合本網站,但您需要明確您正在使用的軟件包並提供[可重現的示例](http://stackoverflow.com/幫助/如何對問)。 – paqmo