<div dir="ltr">Eu tenho a impressão que se você olhar os gráficos de distância de Cook (onde ele coloca os dados em ordem do dataframe e e distância de Cook versus alavancagem (esses gráficos normalmente não são gerados, precisa-se escolhê-los na chamada a plot com which=c(4,6)), você terá um panorama mais fácil de analisar que a tabela gerada por influence.measures().<br><br>Lembrando que a marcação tanto na saída de influence.measures() como nos gráficos do que é influente é a convenção do autor do pacote.<div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2015-03-25 12:08 GMT-03:00 walmes . <span dir="ltr"><<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com" target="_blank">walmeszeviani@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">A análise dos resíduos apresentada nos gráficos rotula sempre 3 observações mas não significa que sejam de fato influentes. Para isso você pode consultar medidas de influência, como influence.measures().<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><br></font></span></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Walmes.<br></div>​</font></span></div>
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