回归分析中如何判断是否需要删除influential point

在回归分析中，可以通过以下几种方式来判断是否需要删除异常点：

1. 条件数（Condition Number）：当模型中存在高度相关的自变量时，条件数会变得很大，这会导致回归系数的标准误差变得很大，使得回归系数的显著性受到影响。如果条件数大于30，就需要考虑删除一些自变量。

2. Cook's距离（Cook's Distance）：Cook's距离是一种用于检测回归模型中杠杆点和影响点的统计量。如果某个数据点的Cook's距离大于1，则可以将其视为影响点。

3. DFFITS值：DFFITS值是一种用于检测影响点的统计量。如果某个数据点的DFFITS值大于2（或小于-2），则可以将其视为影响点。

4. 删除离群值后，重新计算回归模型的R方值和残差图。如果删除离群值后，R方值和残差图的表现有明显的改善，则可以考虑删除这些数据点。

需要注意的是，删除数据点可能会导致模型的偏差或不准确性，因此需要谨慎考虑。