Influence
L'influence mesure à quel point un modèle changerait si l'on retirait, une à une, chacune des observations des calculs du modèle. Autrement dit, elle indique à quel point la droite de prédiction serait différente si vous exécutiez une régression linéaire sur toutes les données sauf ce point, comparativement à une régression linéaire sur l'ensemble du jeu de données.
La mesure standard de l'influence est la distance de Cook, qui la calcule à partir de la taille du résidu et de l'emprise (leverage) du point.
Vous voyez le même modèle que précédemment : le prix des maisons en fonction de la racine carrée de la distance à la station de MRT la plus proche, dans l'ensemble de données sur l'immobilier à Taïwan.
Devinez quelles observations, selon vous, auront une forte influence, puis déplacez le curseur pour le vérifier.
Quelle affirmation est vraie ?
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Introduction à la régression avec statsmodels en Python
Exercice interactif pratique
Passez de la théorie à l’action grâce à l’un de nos exercices interactifs
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