Chapitre 12. R´ egression lin´ eaire simple et multiple
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> plot(cooks.distance(modelefinal),type="h")
> # Ou encore: plot(modelefinal,4)
0
50
100
150
0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12
Index
cooks.distance(modelefinal)
Figure 12.13 – Visualisation d’observations influentes : distance de Cook.
Du point de vue de la distance de Cook, aucune valeur ne semble ˆ etre
consid´ er´ ee comme influente globalement.
– La distance de Welsh-Kuh ou Dffits. Elle est d´ efinie par :
Dffits i =
ˆ
y i − ˆ
y
(−i)
i
ˆ
σ (−i)
√
h ii
= t
∗
i
h ii
1 − h ii
.
Une forte valeur de |Dffits i | indique une influence de l’observation i sur
l’estimation ˆ
y i , et permet donc d’affirmer que cette observation est in-
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> plot(cooks.distance(modelefinal),type="h")
> # Ou encore: plot(modelefinal,4)
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50
100
150
0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12
Index
cooks.distance(modelefinal)
Figure 12.13 – Visualisation d’observations influentes : distance de Cook.
Du point de vue de la distance de Cook, aucune valeur ne semble ˆ etre
consid´ er´ ee comme influente globalement.
– La distance de Welsh-Kuh ou Dffits. Elle est d´ efinie par :
Dffits i =
ˆ
y i − ˆ
y
(−i)
i
ˆ
σ (−i)
√
h ii
= t
∗
i
h ii
1 − h ii
.
Une forte valeur de |Dffits i | indique une influence de l’observation i sur
l’estimation ˆ
y i , et permet donc d’affirmer que cette observation est in-