residual 를 추정된 standard error 으로 나눈 값
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residual ei 를 추정된 standard error 으로 나눈 값
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그러나 이 방법보다는 studentized residuals 을 그려봄으로써 outlier 를 찾을 수 있다. Observations whose studentized residuals are greater than 3 in absolut...
...므로, 평균은 반드시 (p+1)/n 이다 (p 는 모델 계수의 개수). 그러므로, (p+1)/n 이상인 hᵢ 를 지닌 데이터는 높은 leverage 인 확률이 높다. 일반적으로 studentized residuals 과 함께 표시해서 outlier 를 조사함과 동시에 leverage 의 정도도 조사한다.
데이터 (observation) 의 leverage 를 측정하기 위한 방법
표준 오차란, 표본 집단에서 계산할 수 있는 통계 (e.g. 평균) 를 여러번 계산했을 때, 모집단에서 계산할 수 있는 통계와의 편차의 정도를 의미한다.
관측된 값과 추정된 값의 차이를 의미한다. 여기서 추정된 값은 표본집단과 같은 곳에서 구해지는 estimated value 를 의미한다.
y 축은 residual e_{i}=y_{i}-\hat{y}_{i} 이고, x 축 \hat{y}_{i} 인 그래프
estimation 과 실제 값의 차이의 제곱에 대한 합을 나타낸다.
p 는 coefficient 개수, n 은 sample 개수
어떤 변수들의 집합에 대한 확률 분포에서, 부분 집합에 대한 확률 분포를 marginal probability distribution 이라고 한다.
F-statistic 만약 모델이 포함하고 있는 parameter 가 많다면, t-statistic 대신 F-statistic 을 사용한다.
outlier is a point for which y_i is far from the value predicted by the model.
상대도수는 사건이 무한히 반복 가능할 때, 내가 관심 있는 사건의 상대적인 빈도를 뜻한다.