Influential ObservationsInfluential

Influential ObservationsInfluential observations arise in two fundamentally distinct ways. First, they may be the result of measurement or recording errors. In that case, they are just bad data, detrimental to model estimation. On the other hand, they may reflect the true distribution of the innovations process, exhibiting heteroscedasticity, skewness, or leptokurtosis for which the model fails to account. Such observations may contain abnormal sample information that is nevertheless essential to accurate model estimation. Determining the type of influential observation is difficult when looking at data alone. The best clues are often found in the data-model interactions that produce the residual series. We investigate these further in the example Time Series Regression VI: Residual Diagnostics.

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有影响的观察<br>有影响的观察有两种截然不同的方式。首先，它们可能是测量或记录错误的结果。在这种情况下，它们只是坏数据，不利于模型估计。另一方面，它们可能反映了创新过程的真实分布，表现出模型无法解释的异方差、偏度或峰态。这样的观察可能包含异常样本信息，但对于准确的模型估计来说是必不可少的。单独查看数据时，很难确定有影响的观察的类型。最好的线索通常可以在产生残差序列的数据模型交互中找到。我们在示例时间序列回归 VI：残差诊断中进一步研究这些。

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有影响的观察<br>有影响力的观察有两种截然不同的方式。首先，它们可能是测量或记录错误的结果。在这种情况下，它们只是坏数据，不利于模型估计。另一方面，它们可能反映了创新过程的真实分布，表现出异方差性、偏斜性或模型未能解释的瘦肉症。此类观测可能包含异常样本信息，但这对于准确的模型估计至关重要。单独查看数据时，很难确定有影响的观察类型。最好的线索通常出现在产生残差序列的数据模型交互中。我们在示例时间序列回归VI：残差诊断中进一步研究了这些问题。<br>

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有影响力的观察有影响力的观察以两种截然不同的方式出现。首先，它们可能是测量或记录错误的结果。在这种情况下，它们只是坏数据，不利于模型估计。另一方面，它们可能反映创新过程的真实分布，表现出模型无法解释的异方差性、偏斜度或细峰度。这种观测可能包含异常样本信息，但这些信息对于准确的模型估计至关重要。当只看数据时，很难确定影响观察的类型。最好的线索通常在产生残差序列的数据模型交互中找到。我们在示例时间序列回归VI:残差诊断中进一步研究了这些问题。

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