在一个回归模型中，异常值点包括离群点，高杠杆值点和强影响点，这些点都可能对结果产生较大的负面影响，因此对异常值点的判断及修正对建立正确的回归模型非常重要。
1.离群点
离群点通常指残差非常大的点，模型预测的y值与真实的y值相差非常大。通常检测离群点的方法有：
法一：用QQ图检测，落在置信区间外的点通常被认为是离群点；
法二：通常认为标准化残差的绝对值大于2的点可能是离群点，也有资料说是大于3，可视情况而定；
对离群点，我们一般会选择删除(谨慎些更好)，删除离群点还有利于提高数据集对于正态分布假设的拟合度。
2.高杠杆值点
高杠杆值点指的是x值比较异常，通常与响应变量值y没有关系。
判断高杠杆值点的方法，是计算点的帽子统计量，若该点的帽子统计量大于帽子统计量的均值的2或3倍，通常被认为是高杠杆值点。其中，帽子矩阵的计算公式为：
帽子统计量就是矩阵H的对角线上的元素。
3.强影响点
高杠杆值点，若是离群点，则是强影响点。当然强影响点也不局限于此，强影响点是指对统计推断有影响的点，一般用cook距离进行判断，若cook距离的值大于4/(n-k-1),则表明是强影响点。
最后提一个influenceplot()函数(car包中有)，可以把离群点，高杠杆值点，影响点都整合在一个图上，影响图横坐标为帽子值，纵坐标为学生化残差，因此纵坐标超过+2或者-2的点被认为是离群点，横坐标可以判断哪些点是高杠杆值点，图中越往右上角的点，越有可能是强影响点。
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