Диагностика, предназначенная для того, чтобы показать, насколько важна та или иная точка в статистической регрессии.
шаблон (c) предполагает, что частичная зависимость y от X1 является криволинейной; можно попытаться смоделировать эту криволинейность с помощью преобразования X1 или с помощью полиномиальной функции X1. график может также показывать наблюдения, которые являются отдаленными по отношению к частичной взаимосвязи y с X1. где - количество параметров в модели, а - количество наблюдений, использованных для соответствия модели, заслуживают изучения. Статистика DFFITS представляет собой масштабированную меру изменения прогнозируемого значения для данного наблюдения и рассчитывается путем удаления этого наблюдения. Большое значение указывает на то, что наблюдение имеет большое влияние в своей окрестности пространства. Большие значения DFFIT указывают на важные наблюдения. На этих графиках. 1 Случай № 1 является отдаленным по отношению к значению Y, но не оказывает влияния. 2 Случай № 2 является отдаленным по отношению к значению X, но не оказывает влияния. 3 Варианты № 3 и № 4 являются внешними по отношению как к значениям Y, так и к X и являются влиятельными. Значение DFFITS очень похоже на остаточное значение, полученное с помощью внешнего анализа, и фактически равно последнему значению, умноженному на h i i / ( 1 − h i i ) {\displaystyle {\sqrt {h_{ii}/(1-h_{ii})}}} . Глоссарий > Форекс > автокорреляция. автокорреляция. Измерение сходства между данным временным рядом и его версией с запаздыванием. Например, если цена акции следует сходным закономерностям в течение двух временных рядов, она имеет высокую степень автокорреляции. Автокорреляция колеблется от +1 до -1, где +1 означает абсолютную положительную корреляцию, а -1 - абсолютную отрицательную корреляцию (значения увеличиваются в одном временном ряду и уменьшаются в другом). Что такое "автокорреляция". Автокорреляция - это математическое представление степени сходства между данным временным рядом и его собственной версией с запаздыванием за последовательные промежутки времени. Интерпретация графика и примера с добавленной переменной. Можно показать, что наклон частичной регрессии ei(y|X2, X3) на ei(X1|X2, X3) равен расчетному коэффициенту регрессии b1 из X1 в модели множественной регрессии y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e . Загрузка проигрывателя... Автокорреляция - это математическое представление степени сходства между данным временным рядом и его собственной версией с запаздыванием за последовательные промежутки времени. DFFITS - это диагностический метод, предназначенный для определения влияния той или иной точки на статистическую регрессию. Он был предложен в 1980 году. Статистика DFFITS очень похожа на статистику Кука, определенную в разделе Прогнозируемые и остаточные значения. Статистика DFBETAS представляет собой масштабированные показатели изменения оценки каждого параметра и рассчитывается путем удаления первого наблюдения: где - й элемент из .
http://www.unc.edu/~nielsen/soci709/m10/m10.htm https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/statug_reg_sect040.htm http://www.unc.edu/~nielsen/soci709/m10/m10.htm https://en.wikipedia.org/wiki/DFFITS http://www.investorguide.com/definition/autocorrelation.html http://www.investopedia.com/terms/a/autocorrelation.asp http://www.unc.edu/~nielsen/soci709/m10/m10.htm http://www.investopedia.com/terms/a/autocorrelation.asp https://en.wikipedia.org/wiki/DFFITS https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/statug_reg_sect040.htm
что такое dffits?