Выбросы и влияющие наблюдения Опции

[Pinus]

Народ, где можно найти толковое описание процедуры проверки данных на выбросы (статистика Кука и расстояние Махаланобиса) и влияющие наблюдения?

Сообщение отредактировал Pinus - 11.11.2009 - 02:56

[DrgLena]

Задачка имеет два решения относительно анализа остатков, но очень близкие. Интерес чисто спортивный, гораздо важнее понять что с ними делать, а главное где вообще мы вправе применить множественную линейную регрессию. Но может кому то поможет в анализе алгоритмов, результат по ирисам.

Для первого ириса (у Игоря) и 64 ириса в файле irisregr.sta и FISHER.SO):

Standardized Residual
-0,10202 (MedCallc)
-0,10202 (Statistica)
-0,10306 (NCSS)
-0,10306 (AtteStat)
-0.10202 (SPSS)

SPSS:
Standardized Residual -0.10202
Studentized Residual -0.10308
Studentized Deleted Residual -0.10273

NCSS:
Standardized Residual -0,10306
Studentized Residual -0,1027

StatXact
Standardised Residuals -0.102
Studentised Residuals -0.1031
Deleted Residuals -0.1027


Сообщение отредактировал DrgLena - 5.12.2009 - 17:59

[Игорь]

NCSS:
Standardized Residual -0,10306
Studentized Residual -0,1027

Могу ответить, почему в примере Studentized Residual = -0,1027. Данная величина получается, если (формула 2.47 на с. 39 Коленикова) не делить на величину Корень(1 - hi). Если делить, получается как в AtteStat, а именно -0,10378. Откорректировав функцию SLeverage в AtteStat (исходные коды доступны), мы получим и в AtteStat аналогичный результат -0,1027. Верно ли это будет?

Справедливости ради отмечу, что данную ошибку выше допустили и мы (там, где я говорил, что стьюдентизированный остаток считается по тем же формулам). Вот в упомянутых программах - действительно по тем же. Почему надо делить, поясняется у Коленикова (формула 2.47), на с. 185 у Smith (формула 9.7), на с. 226 у Rousseeuw. Поэтому можно предположить, что все упомянутые Вами программы неверно считают стьюдентизированный остаток.


Сообщение отредактировал Игорь - 6.12.2009 - 15:51