A f\u00f3rmula para a dist\u00e2ncia de Cook \u00e9:<\/span><\/p>\n d i<\/sub><\/strong> = (r i<\/sub> 2<\/sup> \/ p*MSE) * (h ii<\/sub> \/ (1-h ii<\/sub> ) 2<\/sup> )<\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Essencialmente, a dist\u00e2ncia de Cook mede o quanto todos os valores ajustados do modelo mudam quando a i- \u00e9sima<\/sup> observa\u00e7\u00e3o \u00e9 removida.<\/span><\/p>\n Quanto maior o valor da dist\u00e2ncia de Cook, mais influente \u00e9 uma determinada observa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n Geralmente, qualquer observa\u00e7\u00e3o com uma dist\u00e2ncia de Cook superior a 4\/n (onde n<\/em> = total de observa\u00e7\u00f5es) \u00e9 considerada como tendo uma grande influ\u00eancia.<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como calcular a dist\u00e2ncia de Cook para cada observa\u00e7\u00e3o em um modelo de regress\u00e3o no SAS.<\/span><\/p>\n Vamos supor que temos o seguinte conjunto de dados no SAS:<\/span> <\/p>\n Podemos usar PROC REG<\/strong> para ajustar um modelo de regress\u00e3o linear simples<\/a> a este conjunto de dados e, em seguida, usar a instru\u00e7\u00e3o OUTPUT<\/strong> com a instru\u00e7\u00e3o COOKD<\/strong> para calcular a dist\u00e2ncia de Cook para cada observa\u00e7\u00e3o no modelo de regress\u00e3o:<\/span><\/p>\n A tabela de resultados finais exibe o conjunto de dados original junto com a dist\u00e2ncia de Cook para cada observa\u00e7\u00e3o:<\/span> <\/p>\n Por exemplo, podemos ver:<\/span><\/p>\n E assim por diante.<\/span><\/p>\n O procedimento PROC REG<\/strong> tamb\u00e9m produz v\u00e1rios gr\u00e1ficos de diagn\u00f3stico na sa\u00edda e o gr\u00e1fico de dist\u00e2ncia de Cook pode ser visto nesta sa\u00edda:<\/span> <\/p>\n O eixo x mostra o n\u00famero da observa\u00e7\u00e3o e o eixo y mostra a dist\u00e2ncia de Cook para cada observa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n Observe que uma linha de corte \u00e9 colocada em 4\/n (neste caso n = 12, ent\u00e3o o corte \u00e9 0,33) e podemos ver que tr\u00eas observa\u00e7\u00f5es no conjunto de dados s\u00e3o maiores que esta linha.<\/span><\/p>\n Isto indica que estas observa\u00e7\u00f5es podem ter uma grande influ\u00eancia no modelo de regress\u00e3o e talvez devam ser examinadas mais de perto antes de interpretar os resultados do modelo.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como executar outras tarefas comuns no SAS:<\/span><\/p>\n Como criar um gr\u00e1fico residual no SAS<\/a> A dist\u00e2ncia de Cook \u00e9 usada para identificar observa\u00e7\u00f5es influentes em um modelo de regress\u00e3o. A f\u00f3rmula para a dist\u00e2ncia de Cook \u00e9: d i = (r i 2 \/ p*MSE) * (h ii \/ (1-h ii ) 2 ) Ouro: ri \u00e9 o i- \u00e9simo res\u00edduo p \u00e9 o n\u00famero de coeficientes no modelo […]<\/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-4524","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
Exemplo: Calculando a dist\u00e2ncia do cozinheiro no SAS<\/strong><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n input<\/span> xy;\n datalines<\/span> ;\n8 41\n12 42\n12 39\n13 37\n14 35\n16 39\n17 45\n22 46\n24 39\n26 49\n29 55\n30 57\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cuisiniers1.png\")
<\/p>\n \/*fit simple linear regression model and calculate Cook's distance for each obs*\/\n<\/span>proc reg<\/span> data<\/span> =my_data;\n model<\/span> y=x;\n output<\/span> out=cooksData cookd<\/span> =cookd;\nrun<\/span> ;\n\n\/*print Cook's distance values for each observation*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =cooksData;\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cuisiniers2.png\")
<\/p>\n\n
![\"Dist\u00e2ncia](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cuisiniers3.png\")
<\/p>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como criar histogramas no SAS<\/a>
Como criar nuvens de pontos no SAS<\/a>
Como identificar outliers no SAS<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"