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Characterization of Predicted Residual Sum of Squares for Detecting Joint Influence in Regression
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  • Characterization of Predicted Residual Sum of Squares for Detecting Joint Influence in Regression
  • Characterization of Predicted Residual Sum of Squares for Detecting Joint Influence in Regression
저자명
오광식,Oh. Kwang-Sik
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
1992년|3권 1호|pp.1-16 (16 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In regression diagnostics, a number of joint influence measures based on various statistical tools have been discussed. We consider an alternate representation in terms of the predicted residual and g-leverage determined by the remaining points. By this approach, we choose the predicted residual sum of squares for the keypoints as joint influence measure and propose a new expression of it so that we can extend the single case form to the multiple case one. Furthermore we suggest a seach method for joint influence after investigating some properties of the new expression.