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(). Lembrando que a marcação tanto na saída de influence.measures() como nos gráficos do que é influente é a convenção do autor do pacote. HTH -- Cesar Rabak 2015-03-25 12:08 GMT-03:00 walmes . <walmeszeviani@gmail.com>:
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().
Walmes.
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