Outlier é uma observação extrema, ou seja, é um ponto com comportamento diferente dos demais. Além de diagnosticar heteroscedasticidade, o gráfico de resíduos versus valores ajustados também auxilia na detecção de pontos atípicos.
Se um outlier for influente, ele interfere sobre a função de regressão ajustada (a inclusão ou não do ponto modifica substancialmente os valores ajustados).
Mas uma observação ser considerada um outlier não quer dizer que consequentemente é um ponto influente. Por isso, um ponto pode ser um outlier em relação a Y ou aos X, e pode ou não ser um ponto influente.
A detecção de pontos atípicos tem por finalidade identificar:
- outliers com relação a X;
- outliers com relação a Y;
- observações influentes.
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