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 ↓
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广义线性模型回归系数的影响诊断
- 研究问题
- 除近似删除单个观测的影响外，如何评估响应、观测权重、解释变量及单个观测组成部分的微小扰动对回归系数的作用？
- 方法与思路
- 作者把Cook的局部影响方法用于广义线性模型，针对多种数据扰动构造回归系数影响诊断，并用两个实例说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些诊断允许检查不同类型的影响，并可能揭示影响的作用机制；摘要未报告统一的性能比较或诊断阈值。
- 阅读关注点
- 应核对各类扰动的参数化与尺度、影响度量的计算、不同诊断对应的解释，以及实例中如何识别和处理高影响观测。
- 阅读边界
- 摘要未给出诊断公式、判定阈值或模型设定要求，不能判断实际检出能力。材料为版本未注明的OpenAlex索引摘要。
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.