A maneira mais comum de medir a influ\u00eancia das observa\u00e7\u00f5es \u00e9 usar a dist\u00e2ncia de Cook<\/strong> , que quantifica o quanto todos os valores ajustados em um modelo de regress\u00e3o mudam quando a i- \u00e9sima<\/sup> observa\u00e7\u00e3o \u00e9 removida.<\/span><\/p>\n Geralmente, qualquer observa\u00e7\u00e3o com uma dist\u00e2ncia de Cook superior a 1 \u00e9 considerada uma observa\u00e7\u00e3o de alta alavancagem.<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como calcular e interpretar a dist\u00e2ncia de Cook para um determinado conjunto de dados para detectar poss\u00edveis observa\u00e7\u00f5es influentes.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte conjunto de dados com 14 valores:<\/span> <\/p>\n Agora suponha que ajustamos um modelo de regress\u00e3o linear simples<\/a> . O resultado da regress\u00e3o \u00e9 apresentado a seguir:<\/span> <\/p>\n Usando um software estat\u00edstico, podemos calcular os seguintes valores da dist\u00e2ncia de Cook para cada observa\u00e7\u00e3o:<\/span> <\/p>\n Observe que a \u00faltima observa\u00e7\u00e3o tem um valor significativamente maior que 1 para a dist\u00e2ncia de Cook, o que nos diz que \u00e9 uma observa\u00e7\u00e3o influente.<\/span><\/p>\n Suponha que removamos esse valor do conjunto de dados e ajustemos um novo modelo de regress\u00e3o linear simples. A sa\u00edda deste modelo \u00e9 mostrada abaixo:<\/span> <\/p>\n Observe que os coeficientes de regress\u00e3o para a intercepta\u00e7\u00e3o e x mudaram drasticamente. Isto nos diz que a remo\u00e7\u00e3o da observa\u00e7\u00e3o influente do conjunto de dados mudou completamente o modelo de regress\u00e3o ajustado.<\/span><\/p>\n Os gr\u00e1ficos a seguir mostram a diferen\u00e7a entre essas duas equa\u00e7\u00f5es de regress\u00e3o ajustadas:<\/span> <\/p>\n Observe o quanto uma \u00fanica observa\u00e7\u00e3o influente altera a linha de regress\u00e3o. Ao remover esta observa\u00e7\u00e3o, conseguimos encontrar uma linha de regress\u00e3o que se ajustava muito melhor aos dados.<\/span><\/p>\n \u00c9 importante notar que a dist\u00e2ncia de Cook deve ser usada para identificar<\/em> observa\u00e7\u00f5es potencialmente influentes. No entanto, s\u00f3 porque uma observa\u00e7\u00e3o \u00e9 influente n\u00e3o significa necessariamente que deva ser removida do conjunto de dados.<\/span><\/p>\n Primeiro, voc\u00ea precisa verificar se a observa\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 resultado de um erro de entrada de dados ou de outro evento estranho. Se for um valor leg\u00edtimo, voc\u00ea poder\u00e1 decidir trat\u00e1-lo de uma das seguintes maneiras:<\/span><\/p>\n Dependendo do seu cen\u00e1rio espec\u00edfico, uma dessas op\u00e7\u00f5es pode fazer mais sentido do que as outras.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como calcular a dist\u00e2ncia de Cook para um determinado conjunto de dados em Python e R:<\/span><\/p>\n Como calcular a dist\u00e2ncia de Cook em Python<\/a> Nas estat\u00edsticas, uma observa\u00e7\u00e3o influente \u00e9 uma observa\u00e7\u00e3o num conjunto de dados que, quando removida, altera significativamente as estimativas dos coeficientes de um modelo de regress\u00e3o. A maneira mais comum de medir a influ\u00eancia das observa\u00e7\u00f5es \u00e9 usar a dist\u00e2ncia de Cook , que quantifica o quanto todos os valores ajustados em um modelo de […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1587","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: Detec\u00e7\u00e3o de observa\u00e7\u00f5es influentes<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Coment\u00e1rios<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Como calcular a dist\u00e2ncia do cozinheiro na pr\u00e1tica<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular a dist\u00e2ncia de Cook em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"