Оценка выбросов в регрессии

Наличие грубых отклонений (промахов, выбросов) в значениях , не связанных с естественным разбросом, может приводить к большим ошибкам при построении регрессии. Учитывая, что в практике регрессионная модель часто используется для предсказания поведения исследуемой случайной величины, то наличие выбросов в данных может привести к грубым ошибкам прогноза.

Будем использовать следующие обозначения: остатки в точке

(25)

В работе Титьена-Муре-Бекмана предложен критерий обнаружения одного выброса в линейной модели основанный на статистике

где . (26)

Если то соответствующее максимальному значению отношения , признается с вероятностью α выбросом.

статистический линейный регрессия грузоперевозка

Другие статьи ...

Социально–экономическое развитие регионов Российской Федерации
Регионы РФ заметно различаются по структуре экономики, природно-ресурсному потенциалу, динамике численности населения и другим факторам. Соответственно и темпы социально-экономического развития российских регионов в период рыночных ...

Анализ финансово-хозяйственной деятельности ООО Донской Аварийный Комиссар
Место прохождения практики - ООО «Донской Аварийный Комиссар». Должность - специалист по оформлению ДТП. Сроки прохождения практики: с ____ по ____. Цель практики - углубление и закрепление теоретических знаний, полученн ...