Расстояние Кука
Материал из MachineLearning.
(→Пример использования) |
м |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| - | '''Расстояние Кука''' (Cook's distance) является широко используемым методом оценки влияния соответствующего наблюдения (элемента выборки) на уравнение регрессии. Эта величина показывает разницу между вычисленными коэффициентами уравнения регрессии и значениями, которые получились бы при исключении соответствующего наблюдения. В адекватной модели все расстояния Кука должны быть примерно одинаковыми; если это не так, то имеются основания считать, что соответствующее наблюдение (или наблюдения) смещает оценки коэффициентов регрессии. | + | '''Расстояние Кука''' (Cook's distance) является широко используемым методом оценки влияния соответствующего наблюдения (элемента выборки) на уравнение [[Регрессия|регрессии]]. Эта величина показывает разницу между вычисленными коэффициентами уравнения регрессии и значениями, которые получились бы при исключении соответствующего наблюдения. В адекватной модели все расстояния Кука должны быть примерно одинаковыми; если это не так, то имеются основания считать, что соответствующее наблюдение (или наблюдения) смещает оценки коэффициентов регрессии. |
Метод назван в честь американского ученого [http://users.stat.umn.edu/~rdcook/ Р. Денниса Кука] , который ввел данное понятие в 1977 году. | Метод назван в честь американского ученого [http://users.stat.umn.edu/~rdcook/ Р. Денниса Кука] , который ввел данное понятие в 1977 году. | ||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
| - | :<tex> D_i = \frac{ \sum_{j=1}^n (\hat Y_j\ - \hat Y_{j(i)})^2 }{p \ \mathrm{MSE}} </tex> | + | ::<tex> D_i = \frac{ \sum_{j=1}^n (\hat Y_j\ - \hat Y_{j(i)})^2 }{p \ \mathrm{MSE}} </tex> |
| - | где | + | где |
| - | + | <tex>\hat Y_j</tex> — предсказание регрессионной модели, построенной по всей выборке, получаемое для <tex>j</tex>-ого наблюдения, | |
| - | + | <tex>\hat Y_{j(i)}</tex> — предсказание регрессионной модели, построенной по выборке без <tex>i</tex>-ого наблюдения, получаемое для <tex>j</tex>-ого наблюдения, | |
| - | + | <tex>p</tex> — количество параметров модели, | |
| - | + | <tex> \mathrm{MSE} </tex> — среднеквадратичная ошибка модели. | |
== Нахождение и удаление выбросов == | == Нахождение и удаление выбросов == | ||
| - | Существуют различные подходы к определению выбросов с помощью расстояния Кука. Наиболее распространенной эвристикой считается <tex> D_i > 4/n </tex>, где <tex>n</tex> | + | Существуют различные подходы к определению выбросов с помощью расстояния Кука. Наиболее распространенной эвристикой считается <tex> D_i > 4/n </tex>, где <tex>n</tex> — количество наблюдений в выборке. |
== Пример использования == | == Пример использования == | ||
| - | [[Изображение:Kook.jpg|270px|thumb|Визуализация наблюдений с помощью расстояния Кука. Красным отмечена отметка в 4/n, где n | + | [[Изображение:Kook.jpg|270px|thumb|Визуализация наблюдений с помощью расстояния Кука. Красным отмечена отметка в 4/n, где n — количество наблюдений (n = 206) ]] |
Рассмотрим задачу по оценке [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2%29/2013#.D0.AD.D1.84.D1.84.D0.B5.D0.BA.D1.82.D0.B8.D0.B2.D0.BD.D0.BE.D1.81.D1.82.D1.8C_.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BC.D0.B1.D0.BE.D0.BB.D0.B8.D1.82.D0.B8.D1.87.D0.B5.D1.81.D0.BA.D0.BE.D0.B9_.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B0.D0.BF.D0.B8.D0.B8 эффективность тромболитической терапии]. В данной задаче собраны данные по 206 пациентам второго кардиологического отделения московской городской клинической больницы №25. Имеются результаты 14 анализов, а также 8 дополнительных признаков, описывающих пациента (пол, возраст, курение, наличие диабета и т.д.). | Рассмотрим задачу по оценке [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2%29/2013#.D0.AD.D1.84.D1.84.D0.B5.D0.BA.D1.82.D0.B8.D0.B2.D0.BD.D0.BE.D1.81.D1.82.D1.8C_.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BC.D0.B1.D0.BE.D0.BB.D0.B8.D1.82.D0.B8.D1.87.D0.B5.D1.81.D0.BA.D0.BE.D0.B9_.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B0.D0.BF.D0.B8.D0.B8 эффективность тромболитической терапии]. В данной задаче собраны данные по 206 пациентам второго кардиологического отделения московской городской клинической больницы №25. Имеются результаты 14 анализов, а также 8 дополнительных признаков, описывающих пациента (пол, возраст, курение, наличие диабета и т.д.). | ||
| Строка 49: | Строка 49: | ||
[[Категория:Прикладная статистика]] | [[Категория:Прикладная статистика]] | ||
| + | [[Категория:Регрессионный анализ]] | ||
Версия 07:55, 8 декабря 2013
Расстояние Кука (Cook's distance) является широко используемым методом оценки влияния соответствующего наблюдения (элемента выборки) на уравнение регрессии. Эта величина показывает разницу между вычисленными коэффициентами уравнения регрессии и значениями, которые получились бы при исключении соответствующего наблюдения. В адекватной модели все расстояния Кука должны быть примерно одинаковыми; если это не так, то имеются основания считать, что соответствующее наблюдение (или наблюдения) смещает оценки коэффициентов регрессии.
Метод назван в честь американского ученого Р. Денниса Кука , который ввел данное понятие в 1977 году.
Содержание |
Определение
Расстояние Кука оценивает эффект от удаления одного (рассматриваемого) наблюдения и вычисляется по следующей формуле:
где
— предсказание регрессионной модели, построенной по всей выборке, получаемое для
-ого наблюдения,
— предсказание регрессионной модели, построенной по выборке без
-ого наблюдения, получаемое для
-ого наблюдения,
— количество параметров модели,
— среднеквадратичная ошибка модели.
Нахождение и удаление выбросов
Существуют различные подходы к определению выбросов с помощью расстояния Кука. Наиболее распространенной эвристикой считается , где
— количество наблюдений в выборке.
Пример использования
Рассмотрим задачу по оценке эффективность тромболитической терапии. В данной задаче собраны данные по 206 пациентам второго кардиологического отделения московской городской клинической больницы №25. Имеются результаты 14 анализов, а также 8 дополнительных признаков, описывающих пациента (пол, возраст, курение, наличие диабета и т.д.). Построив уравнение регрессии и оценив расстояние Кука, мы можем визуализировать наблюдения и определить выбросы.
Реализации
- MATLAB: В версии 2013b и выше реализован отдельный класс для обобщенной модели регрессии.
Построив модель с помощью функции mdl = fitglm(X, y), можем оценить для всех наблюдений расстояние Кука с помощью функций класса: mdl.Diagnostics.CooksDistance.
Ссылки
- Cook, R. Dennis (February 1977). "Detection of Influential Observations in Linear Regression".
- Cook, R. Dennis; and Weisberg, Sanford (1982); Residuals and influence in regression, New York, NY: Chapman & Hall
- GeneralizedLinearModel class. MATLAB R2013b Documentation.
