statsmodels.stats.outliers_influence.MLEInfluence¶

class statsmodels.stats.outliers_influence.MLEInfluence(results, resid=None, endog=None, exog=None, hat_matrix_diag=None, cov_params=None, scale=None)[source]¶

全球影响力和异常值测量（实验性）

Parameters:¶

resultsinstance of results class

这仅适用于具有必要辅助方法的模型和结果类。

other arguments

这些仅用于覆盖默认行为，并用于替代结果类中相应的属性。默认情况下，resid_pearson 用作 resid。

Attributes:¶

hat_matrix_diag (hii)This is the generalized leverage computed as the

拟合值（预测均值）对每个观测值的观测响应的局部导数。 由于不可微性，零膨胀模型不可用。

d_paramsChange in parameters computed with one Newton step using the

通过除以 (1 - hii) 修正的完整 Hessian 矩阵。 如果 hat_matrix_diag 不可用，则不包括除以 (1 - hii) 的操作。

dbetaschange in parameters divided by the standard error of parameters

从完整模型结果中，bse。

cooks_distancequadratic form for change in parameters weighted by

cov_params 来自完整模型的除以变量数量。 它包括基于F分布的p值，这些p值仅在线性高斯模型之外是近似的。

resid_studentizedIn the general MLE case resid_studentized are

根据由Hessian因子缩放的得分残差和杠杆计算得出。这不会使用cov_params。

d_fittedvalueslocal change of expected mean given the change in the

参数如在 d_params 中计算的那样。

d_fittedvalues_scaledsame as d_fittedvalues but scaled by the standard

拟合值的变化量按标准误差缩放。

params_oneis the one step parameter estimate computed as params

从完整样本中减去 d_params。

注释

MLEInfluence 使用基于最大似然模型的通用定义。

MLEInfluence 对于规范链接（已验证适用于 GLM 二项分布、泊松分布和高斯分布）产生与 GLMInfluence 相同的结果。对于非规范链接或使用稳健的 cov_type 时，会有一些差异。例如，在 Probit 情况下，广义杠杆与 GLM 帽子矩阵的定义不同，这对应于具有非规范链接的二项分布族。

扩展到非标准模型，例如多链接模型如BetaModel和零膨胀模型，仍然是实验性的，可能仍会发生变化。 此外，零膨胀模型和一些阈值模型在广义杠杆中存在不可微性。如何处理这种情况也可能发生变化。

警告：这对于目前不支持约束或惩罚模型，例如使用fit_constrained或fit_regularized估计的模型。

当使用偏移或曝光时，尚未对其正确性进行测试，尽管代码应该支持这些功能。

状态: 实验性, 此类将需要更改以支持不同类型的模型，例如 离散.NegativeBinomial中的额外参数或像 ZeroInflatedPoisson这样的两部分模型。

方法

plot_index([y_var, 阈值, 标题, ax, idx])	影响属性的索引图
plot_influence([external, alpha, criterion, ...])	回归中的影响图。
resid_score([joint, index, studentize])	通过逆Hessian缩放的得分观测值。
resid_score_factor()	得分残差除以Hessian因子的平方根。
summary_frame()	创建一个包含影响结果的DataFrame。

属性

cooks_distance	库克距离和p值。
d_fittedvalues	预期响应的变化，拟合值。
d_fittedvalues_scaled	拟合值的变化量按标准误差缩放。
d_params	删除观测值时参数估计的近似变化。
dfbetas	参数估计的缩放变化。
hat_matrix_diag	广义杠杆的斜对角线
hat_matrix_exog_diag	使用仅包含外生变量的hat_matrix的对角线，如在OLS中
params_one	基于一步近似法的参数估计。
resid_studentized	学生化的默认残差。