En el análisis de regresión , el apalancamiento parcial ( PL ) es una medida de la contribución de las variables independientes individuales al apalancamiento total de cada observación. Es decir, si h i es el elemento i de la diagonal de la matriz hat , PL es una medida de cómo h i cambia a medida que se agrega una variable al modelo de regresión. Se calcula como:
dónde
- j = índice de la variable independiente
- i = índice de observación
- X j ·[ j ] = residuos de la regresión de X j contra las variables independientes restantes
Tenga en cuenta que el apalancamiento parcial es el apalancamiento del punto i en el gráfico de regresión parcial para la variable j . Los puntos de datos con un apalancamiento parcial grande para una variable independiente pueden ejercer una influencia indebida en la selección de esa variable en los procedimientos de construcción de modelos de regresión automática.
Véase también
Referencias
- Tom Ryan (1997). Métodos de regresión modernos . John Wiley.
- Neter, Wasserman y Kunter (1990). Modelos estadísticos lineales aplicados (3.ª ed.). Irwin.
{{cite book}}
: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ) - Draper y Smith (1998). Análisis de regresión aplicado (3.ª ed.). John Wiley.
- Cook y Weisberg (1982). Residuos e influencia en la regresión . Chapman y Hall.
- Belsley, Kuh y Welsch (1980). Diagnóstico de regresión . John Wiley.
{{cite book}}
: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ) - Paul Velleman; Roy Welsch (noviembre de 1981). "Cálculo eficiente de diagnósticos de regresión". The American Statistician . 35 (4). Asociación Estadounidense de Estadística: 234–242. doi :10.2307/2683296. JSTOR 2683296.
Enlaces externos
Este artículo incorpora material de dominio público del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología.