Esses diagnósticos "sintéticos" sobre um objeto matemático são *avisos* para o pesquisador, mas não substituem a compreensão do assunto no domínio do problema. Usando o MIto da Caverna como ideia, sua regressão seria a *sombra* e o problema real não totalmente visível para você. A distância de Cook, e outras medidas das assim denominadas "de influência" avisam que o procedimento matemático tem aspectos que justificam uma revisão que pode ser desde um descarte do ponto (se ao reanalisar a forma como foi obtido pode ser um ponto contaminado e tachável de "aberrante" ( *outlier*) a rever a estratégia toda da análise (matemática) e buscar outra regressão que ajuste melhor aos dados (com uma possível, e talvez necessária, reinterpretação do fenômeno subjacente à modelagem). A primeira abordagem pode advir de crítica direta da medida versus a razoabilidade dela (sardinha de dez quilos[?]), enquanto a segunda, mais sutil pode indicar uma necessidade de aprimorar uma teoria, como J. Kepler fez ao reconhecer com os dados que possuía que a órbita de Marte devia ser elíptica e não circular, como ele acreditava. Voltando ao âmago da sua questão: um dos diagnósticos que se obtém no R é um cálculo dos pontos de influência, onde a regressão é refeita sem cada um dos pontos marcados. Veja esses resultados e decida se em adição ao raciocínio acima se os resultados, que obviamente mudam numericamente, significam interpretar diferente o experimento (afinal a ração dada a estes peixes engordam-os ou os emagrecem?). HTH -- Cesar Rabak On Fri, Aug 7, 2020 at 1:32 AM Fernando Souza por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Prezados colegas,
Gostaria de saber como vocês definem o ponto de corte para a distância de Cook? Na literatura e listas de discussão tenho vistos várias sugestões, como valores de cook > 1 , valores maiores que 4/n , valor de cook maior que 3x a média, entre outros.
Como eu devo proceder para definir o melhor ponto de corte. Eu estou analisando uma variável onde do total de 35 observações , 6 observações etão acima de 0.10 e dessas duas, as mais distantes estão entre 0.25 e 0.30.
Eu deveria considerar as 6 observações como pontos de influencia?
Se eu utilizar a regra de 4/35 = 0.11 então às 6 observações seriam removidas; Se eu considerar D>1, então nenhuma observação será removida
Gostaria de saber sobre a experiencia de vocês e como procedem
ATt
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