Assessing influence on regression coefficients in generalized linear models
广义线性模型回归系数的影响诊断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般广义线性模型的影响诊断，未明确涉及离散选择或其他所列经济计量方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
广义线性模型回归系数的影响诊断
- 研究问题
- 在广义线性模型中，响应、观测权重和解释变量的微小扰动如何影响估计系数，能否区分不同来源的影响？
- 方法与思路
- 作者应用 Cook 的局部影响方法，分别扰动响应向量、个案权重、解释变量和单个个案的组成部分来构造诊断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些诊断能够检查不同类型的影响，并帮助理解影响的作用机制；文中以两个例子展示部分诊断工具。
- 阅读关注点
- 应核对扰动的参数化与尺度、局部影响指标的计算，以及不同诊断揭示的影响来源和两个例子的适用背景。
- 阅读边界
- OpenAlex 摘要未注明稿件版本，未给出诊断阈值或误差性质；局部扰动分析的结果不能直接代替大幅数据变化的评估。
原文摘要
Suggested diagnostics for influence on the estimated regression coefficients in a generalized linear model have generally approximated the effect of deleting a single case. We apply the local influence method of Cook (1986) to assess the effect of small perturbations of the data, including the vector of responses, case weights, explanatory variables, and the components of one case. The resulting diagnostics allow one to check for different kinds of influence, and may give insight into its workings. Two examples illustrate some of the diagnostics.