Influence
L'influence mesure à quel point un modèle changerait si l'on retirait chaque observation des calculs du modèle, une par une. Autrement dit, elle évalue à quel point la droite de prédiction serait différente si vous ajustiez une régression linéaire sur toutes les données sauf ce point, par rapport à une régression 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 la levier (leverage) du point.
Vous retrouvez 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 le jeu de données de l'immobilier à Taïwan.
Essayez de deviner quelles observations auront une forte influence, puis déplacez le curseur pour le vérifier.
Quelle affirmation est vraie ?
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<cours>Introduction à la régression avec statsmodels en Python</cours>Exercice interactif pratique
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