摘要
目的 探讨线性回归模型中多个影响点的识别方法。方法 构造原始观测值的影响矩阵 ,检查其较大特征值对应的特征向量 ,再对所提示的备选影响点集进行统计检验。结果 对模拟数据的多个影响点能够进行有效的识别。结论 对影响矩阵的特征结构分析可以克服经典影响诊断中存在的掩盖问题。
Objective To explore a method for the identification of multiple influential observations in linear model.Methods Construct a influence matrix and check its non-null eigenvaiues with corresponding eigenvectors,then statistically test the candidate influential subsets.Results The analysis of a simulated data confirms that this method can identify the influential points effectively.Conclusions The analysis of the eigenstructures of the influence matrix can solve the masking problem when traditional influence diagnostics fail.
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2000年第5期276-278,共3页
Chinese Journal of Health Statistics
基金
全国统计科学研究计划项目!(980 30 )
山西省教委科技开发项目
