Antes do estabelecimento de critérios empíricos de corte para os valores da distância de Cook,
há esse trabalho sobre sua distribuição exata:

https://www.researchgate.net/publication/274062960_Exact_distribution_of_Cook%27s_distance_and_identification_of_influential_observations

FCosta

Em 14/10/2016 17:03, Fernando Souza via R-br escreveu:

Eu trabalho assim

#---------------------Analise de Cook's distance -------------------------------------------

install.packages(sfsmisc); library(sfsmisc)

analise<-lm(CONSUMO~factor(GEST)*factor(MANEJO),data=agua)

n<-length(agua$CONSUMO)  # número de observações

n.plot(cooks.distance(analise),seq(1:n),cex=.5,nam=agua$ANIMAL)

criterio<-4/analise$df.residual

abline(v=criterio)

#--------------------------------Eliminacao de outiliers--------------------------------------

ifelse(cooks.distance(analise)>criterio,1,0)->agua$cook

analisecook<-lm(CONSUMO~factor(MANEJO)*factor(GEST),data=agua,subset=(cook==0 & GEST!=0 )) #eliminando outliers.
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Fernando Souza
Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal
celular: (31)99796-8781 (Vivo) / (31)97358-4685 (Tim)
e-mail:nandodesouza@gmail.com
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307
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Em Sex, Out 14, 2016 em 3:52 , Walmes Zeviani via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

Além da distância de Cook, você tem mais opções de medidas de influência com a inflence.measures(). Dê uma olhada aqui para ver exemplos http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mgest/1medidas-influen.html. Eu gosto de usar o DFits como medida.

À disposição.

Walmes.

​

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