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 ...

Роль информации в экономике
Отличительной чертой постиндустриального общества является главенствующее значение информации для экономического и социального прогресса, что позволяет говорить об интеллектуализации экономики, об экономике, базирующейся на знаниях. Пр ...

Статистико-экономический уровень и эффективность производства животноводства
животноводство народный российский типологический Тема курсового проекта- статистико-экономический уровень и эффективность производства животноводства. Животноводство - одна из важнейших отраслей народного хозяйства. От животноводства л ...