Расстояние Кука

Материал из MachineLearning.

Версия 07:56, 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.

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

Визуализация наблюдений с помощью расстояния Кука. Красным обозначен уровень 4/n, где n — количество наблюдений (n = 206).

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.