A Common problem in linear regressi

A Common problem in linear regression analysis is outliers, which produces
undesirable effects on the least squares estimates. Many widely used regression diagnostics
procedures have been introduced to detect these outliers. However, such diagnostics, which
are based on the least squares estimates, are not efficient and cannot detect correctly
swamping and masking effects. In this paper, we attempt to investigate the robustness of
some well known diagnostics tools, namely, Cook's distance, the Welsch-Kuh distance and
the Hadi measure. The robust version of these diagnostics based on the Huber-M estimation
has been proposed to identify the outliers. A simulation study is performed to compare the
performance of the classical diagnostics with the proposed versions. The findings of this
study indicate that, the proposed alternative versions seem to be reasonable well and should
be considered as worthy robust alternative to the least squares method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาพบบ่อยในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นเป็น outliers ซึ่งก่อให้เกิดผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ในการประเมินกำลังสองน้อยสุด หลายคนใช้การวิเคราะห์ถดถอยขั้นตอนเพิ่มเข้ามาเพื่อตรวจหา outliers เหล่านี้ อย่างไรก็ตาม การวินิจฉัยดังกล่าว ซึ่งเป็นไปตามประมาณการกำลังสองน้อยสุด ไม่มีประสิทธิภาพ และไม่สามารถตรวจพบอย่างถูกต้องswamping และกำบังผล ในกระดาษนี้ เราพยายามตรวจสอบเสถียรภาพของการวินิจฉัยบางรู้จักเครื่องมือช่าง คือ คุกระยะ การ Welsch Kuh และวัดฮาดิ การวินิจฉัยเหล่านี้อิงการประเมินฮิมรุ่นทนทานได้รับการเสนอ outliers ที่ระบุ ทำการศึกษาการจำลองเพื่อเปรียบเทียบการประสิทธิภาพของการวินิจฉัยคลาสสิกกับรุ่นเสนอ ผลการวิจัยนี้ศึกษาบ่งชี้ว่า เลือกรุ่นนำเสนอดูเหมือนจะเหมาะสมกัน และควรถือว่าเป็นค่าทางเลือกในวิธีกำลังสองน้อยสุดแข็งแกร่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาที่พบบ่อยในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นเป็นค่าผิดปกติซึ่งก่อ
ผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ในการประมาณการอย่างน้อยสี่เหลี่ยม ใช้กันอย่างแพร่หลายถดถอยวินิจฉัยหลาย
ขั้นตอนได้รับการแนะนำในการตรวจสอบค่าผิดปกติเหล่านี้ อย่างไรก็ตามการวินิจฉัยดังกล่าวซึ่ง
จะขึ้นอยู่กับการประมาณการอย่างน้อยสี่เหลี่ยมจะไม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพและไม่สามารถตรวจสอบได้อย่างถูกต้อง
ท่วมและผลกระทบที่กำบัง ในบทความนี้เราพยายามที่จะตรวจสอบความแข็งแรงของ
บางอย่างที่รู้จักกันดีเครื่องมือการวินิจฉัยคือคุกระยะทาง, ระยะทาง Welsch-Kuh และ
มาตรการฮาดี รุ่นที่แข็งแกร่งของการวินิจฉัยเหล่านี้อยู่บนพื้นฐานของการประมาณค่าฮิว-M
ได้รับการเสนอที่จะระบุค่าผิดปกติ การศึกษาการจำลองจะดำเนินการเพื่อเปรียบเทียบ
ประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมการวินิจฉัยของคลาสสิกกับรุ่นที่นำเสนอ ผลการวิจัยนี้
ศึกษาแสดงให้เห็นว่าที่นำเสนอทางเลือกรุ่นที่ดูเหมือนจะดีที่เหมาะสมและควร
ได้รับการพิจารณาทางเลือกที่มีประสิทธิภาพเป็นที่สมควรจะน้อยวิธีสี่เหลี่ยม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาที่พบบ่อยในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นเป็นค่าผิดปกติ ซึ่งสร้างผลที่ไม่พึงประสงค์บนประมาณการกำลังสองน้อยที่สุด มีใช้กันอย่างแพร่หลาย การวินิจฉัยวิธีการได้รับการแนะนำการตรวจสอบค่าผิดปกติเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม การวินิจฉัยดังกล่าว ซึ่งจะขึ้นอยู่กับอย่างน้อยประมาณไม่มีประสิทธิภาพไม่สามารถตรวจสอบได้อย่างถูกต้องswamping กาวและผลกระทบ ในกระดาษนี้เราพยายามที่จะตรวจสอบความทนทานของบางดีรู้จักการวินิจฉัยเครื่องมือ ได้แก่ อาหาร ระยะทาง , ระยะทางและเวลช์คาวัดถึง . รุ่นที่แข็งแกร่งของการวินิจฉัยตามการประมาณ huber-mได้รับการเสนอเพื่อระบุค่าผิดปกติ . การจำลองการศึกษาจะดำเนินการเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการวินิจฉัย คลาสสิค ด้วยการนำเสนอรุ่น ผลนี้ศึกษาพบว่า การเสนอทางเลือกรุ่นดูเหมือนจะสมเหตุสมผลดี และควรถือว่าคุ้มค่าคงทน ทางเลือกที่จะใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุด