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 ...

Анализ трудовых ресурсов на примере ОАО Орловские черноземы филиал №1 Залегощенский за 2009–2011 гг.
Трудовые ресурсы представляют собой часть населения страны, обладающую совокупностью физических возможностей, знаниями практического опыта для работы в народном хозяйстве. Трудовые ресурсы включают в себя трудоспособное население в воз ...

Исследование процесса формирования и распределения прибыли на предприятии ООО Арбат маркет
Актуальность исследования заключается в том, что важнейшим показателем эффективности деятельности предприятия является прибыль на различных этапах ее формирования - от валовой, позволяющей оценить эффективность оперативного управления ...