leverage

Рычаги

Синтаксис

h = leverage(data)
h = leverage(data,model)

Описание

h = leverage(data) находит рычаги каждой строки (точка) в матричном data для линейной аддитивной модели регрессии.

h = leverage(data,model) находит рычаги на регрессии, с помощью заданного типа модели, где model может быть одно из следующего:

  • 'linear' - включает постоянные и линейные члены

  • 'interaction' - включает постоянные, линейные условия, и векторного произведения

  • 'quadratic' - включает взаимодействия и придает условиям квадратную форму

  • 'purequadratic' - включает постоянный, линейный, и придает условиям квадратную форму

Рычаги являются мерой влияния заданного наблюдения на регрессии из-за ее местоположения в течение входных параметров.

Примеры

Одно эмпирическое правило должно сравнить рычаги с 2p/n, где n является количеством наблюдений, и p является количеством параметров в модели. Для набора данных Hald это значение 0.7692.

load hald
h = max(leverage(ingredients,'linear'))
h =
  0.7004

С тех пор 0.7004 <0.7692, нет никаких высоких точек рычагов, использующих это правило.

Алгоритмы

[Q,R] = qr(x2fx(data,'model'),0);

leverage = (sum(Q'.*Q'))'

Ссылки

[1] Гудолл, C. R. “Расчет Используя разложение QR”. Руководство в статистике. Издание 9, Амстердам: Elsevier/North-Holland, 1993.

Смотрите также

Темы

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте