指預測效果不佳的觀測點,一般很大的、或正或負 的殘差( - ),函數
正的殘差說明低估了響應值,負的高估了響應值spa
一、經過 Q-Q圖能夠粗劣的看出離羣值code
二、標準化殘差值大於2或者小於-2的點多是離羣點,須要特別關注it
三、經過car包中的 outlineTest()函數求的最大標準化殘差絕對值Bonferroni調整後的 值方法
> library(car) > outlierTest(fit) rstudent unadjusted p-value Bonferonni p Nevada 3.542929 0.00095088 0.047544
計算得出Nevada被斷定爲離羣點(p=0.048),注意該函數只是根據單個最大(或正或負)殘差值的顯著性來判斷是否有離羣點,若不顯著,則說明數據集中沒有離羣點;im