数据科学作者分享回归诊断实操要点

数据科学作者 Matt Dancho 发布回归诊断实操系列片段，聚焦多重共线性与强影响观测两个问题。他指出预测变量高度相关时模型难以分离各自效应，标准误被放大，可用 VIF 判断，超过 10 即提示共线性严重；同时提醒部分数据点对模型有超比例的拉力，高杠杆加大残差的观测会悄悄扭曲系数，建议先检查数据点是否落在 Cook's distance 轮廓线之外，再决定是否信任回归结果。

2026-09-20 ~ 2026-09-20 · 2 条相关