Рычаги
h = leverage(data)
h = leverage(data,model)
h = leverage(data) находит леверидж каждой строки (точки) в матрице data для модели линейной аддитивной регрессии.
h = leverage(data, находит рычаги регрессии, используя указанный тип модели, где model)model может быть одним из следующих:
'linear' - включает постоянные и линейные члены
'interaction' - включает постоянные, линейные и перекрестные термины продукта
'quadratic' - включает взаимодействия и квадратные термины
'purequadratic' - включает постоянные, линейные и квадратные члены
Леверидж - это мера влияния данного наблюдения на регрессию из-за его расположения в пространстве входных данных.
Одним из правил является сравнение рычагов с 2p/n, где n - количество наблюдений, а p - количество параметров в модели. Для набора данных Hald это значение равно 0,7692.
load hald h = max(leverage(ingredients,'linear')) h = 0.7004
Так как 0,7004 < 0,7692, то с помощью этого правила не существует точек высокого левериджа.
[Q,R] = qr(x2fx(data,'model'),0);
leverage = (sum(Q'.*Q'))'
[1] Гудолл, С. Р. «Вычисление с использованием QR-разложения». Справочник по статистике. Т. 9, Амстердам: Эльсевье/Северо-Голландия, 1993.