拟合和诊断表显示对回归模型产生不成比例的影响的观测值。确定这些点很重要，因为它们会产生误导结果。

下面是两种类型的有影响的观测值：

·    大残差 (R)：对于拟合回归线，这些点是 y 方向上的极值。绝对值大于 2 的标准化残差标记为大残差。

·    杠杆率点 (X)：这些点是 x 方向上的极值。如果平均值大于 3 * 模型项数/观测值数，则会将其标记为杠杆率点。

有影响的观测值不那么遵循建议的回归方程。但是，希望有一些异常观测值。例如，根据大残差的标准，您可能会有大约 5% 的观测值将被标识为具有大残差。

对于有影响的观测值，应调查数据记录是否正确，数据收集过程是否受到其他因素的影响。要确定影响程度，您可以使用或不使用有影响的观测值拟合此模型，并比较系数、p 值、R2 和其他模型摘要值。

异常观测值的拟合和诊断
 
观测值   药物%  拟合值    残差  标准残差
    11  98.001  99.190  -1.189     -2.21  R
    43  92.242  92.655  -0.413     -1.47     X
    44  94.069  93.823   0.246      0.87     X
 
R  残差大
X  异常 X
                                              

观测值 11、43 和 44 被标识为异常。您应该调查异常观测值，以确定是否存在可标识的问题。