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

發(fā)布時間：2021-09-18 11:44:21 來源：億速云閱讀：403 作者：柒染欄目：編程語言

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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(shè)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：

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：

圖的解讀：

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)注億速云行業(yè)資訊頻道。

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