这个量措施多少整个回归函数变化时的第i个观察是删除。应该与F_p,阻燃剂:如果d1的假定值的50%或更多,那么第i个点就是可能影响:进一步研究这一点。库克的距离(d1)是一种基于回归的区别影响测量参数估计b和他们成为如果第i个数据点就是移除,b_-1。

通常的标准是,一个点是影响力F_p如果D_i超过中位数,阻燃剂分布,p是回归系数的数量(包括拦截)和n数据的数量。

输入:
D -矩阵数据(= [X Y])(最后一列必须Y-dependent变量)。(X-independent变量条目可以是一个简单的[X],多个(X1, X2, X3,……Xp]或多项式[X, X ^ 2, X ^ 3,…,X ^ p)回归模型)。

输出:
一个完整的总结(表和/或情节)的库克的影响指数。可以弄的图,十字准线位置用鼠标在选定的位置。

请注意。——应该小心。这个过程并不是一个决定性的测试,以发现任何异常值回归模型,但不寻常的观察值非常高杠杆和高的影响。在这种情况下你应该检查它在适当的假设条件下。