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R

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11장 선형회귀와 분산분석

󺠣󽴔󻨛󻨓󻇃󺋿

레시피

11

.

4

와

11

.

17

을 참고하라.

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패키지는

R

기본 배포판에 들어 있지 않다. 설

치하는 방법은 레시피

3

.

10

을 참고하라.

11.17

󻫐󼩴󺳴󻱃󽴔󼔿󽴔󺇏󼃿󽴔󼟟󻆓󼨧󺋿

󻀇󻳫

회귀 모형에서 가장 영향력이 큰 관찰값(영향치)들을 판별하고 싶다. 데이터와 관련

해서 있을 수도 있는 문제들을 진단하는 데 유용한 방법이다.

󼩃󺅿󼄔

influence.measures

함수를 사용하면 영향력이 큰 관찰값들을 인식하기 위한 쓸 만

한 통계량들이 반환되며, 유의미한 것들은 별표(

*

)로 표시된다. 이 함수의 주 인자는

여러분이 가지고 있는 회귀 모형 객체다.

influence.measures(m)

󺙋󻰧

이번 레시피의 제목을 “지나치게 영향력이 큰 관찰 판별하기”라고 할 수도 있었지만,

그러면 불필요하게 단어를 추가하는 일이 되었을 것이다. 모든 관찰은 아주 조금일

지라도 회귀 모형에 영향을 미친다. 통계학자가 어떤 관찰이 ‘영향력이 있다’고 말할

땐, 그 관찰을 제거하면 적합된 회귀 모형을 크게 바꿔놓는 경우를 말한다. 우리가

이러한 관찰들을 판별하려는 이유는 모형을 왜곡하는 이상치들일 가능성이 있기 때

문이다. 분석을 하면서 우리는 그러한 것들을 조사할 의무가 있다.

influence.measures

함수는 다음과 같은 여러 통계량들을 ...