「影響力」衡量的是:如果把每一筆觀測值各自從模型計算中拿掉(一次拿掉一筆),模型會改變多少。也就是說,和使用完整資料集做線性迴歸相比,若在移除某一點後重新做線性迴歸,預測直線會有多不同。
衡量影響力的標準指標是「Cook 距離」,它根據殘差大小與該點的槓桿值來計算影響力。
下面你會看到與上一題相同的模型:在臺灣房地產資料集中,房價對最近 MRT 車站距離的平方根。
先猜猜哪些觀測值的影響力可能很高,然後拖動滑桿查看答案。
哪一句話是正確的?
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你將學到這個熱門統計模型的基礎、什麼是迴歸,以及線性與邏輯斯迴歸的差異。接著你會學習如何以數值與類別解釋變數來擬合簡單線性迴歸模型,並使用模型係數描述反應變數與解釋變數之間的關係。
在本章中,你將學會如何使用線性迴歸模型,對臺灣房價與 Facebook 廣告點擊進行預測。你也會進一步強化迴歸技能,實作操作模型物件、理解「回歸到平均值」的概念,並學會如何轉換資料集中的變數。
在本章中,你將學會如何對模型提問以評估擬合效果。你會學習如何量化線性迴歸模型的擬合程度、用視覺化診斷模型問題,並理解用於建立模型的每一筆觀測的槓桿值與影響力。
當前練習
學習如何擬合邏輯斯迴歸模型。使用真實世界資料,你將以成功機率與勝算比來預測客戶關閉銀行帳戶的可能性,並用混淆矩陣量化模型效能。