ในการวิเคราะห์การถดถอย ค่าเลเวอเรจบางส่วน ( PL ) เป็นตัววัดการมีส่วนร่วมของตัวแปร อิสระแต่ละตัว ต่อเลเวอเรจรวมของการสังเกตแต่ละครั้ง กล่าวคือ ถ้าh คือ องค์ประกอบ ^ที่iของแนวทแยงมุมของเมทริกซ์หมวก PL จะเป็นตัววัดว่าh เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อมีการเพิ่มตัวแปรเข้าไปในแบบจำลองการถดถอย คำนวณได้ดังนี้:

${\displaystyle \left(\mathrm {PL} _{j}\right)_{i}={\frac {\left(X_{j\bullet [j]}\right)_{i}^{2}}{\sum _{k=1}^{n}\left(X_{j\bullet [j]}\right)_{k}^{2}}}}$

ที่ไหน

j = ดัชนีของตัวแปรอิสระ

i = ดัชนีการสังเกต

X = ค่าความคลาดเคลื่อนจากการถดถอยX เทียบกับตัวแปรอิสระที่เหลืออยู่

โปรดทราบว่าค่าความได้เปรียบเชิงส่วน (partial leverage) คือค่าความได้เปรียบของ จุด ^ที่iในแผนภาพการถดถอยเชิงส่วนสำหรับ ตัวแปร ^ที่jจุดข้อมูลที่มีค่าความได้เปรียบเชิงส่วนสูงสำหรับตัวแปรอิสระอาจส่งผลกระทบมากเกินไปต่อการเลือกตัวแปรนั้นในกระบวนการสร้างแบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติ

• เลเวอเรจ
• แผนภาพส่วนเหลือบางส่วน
• แผนภาพการถดถอยบางส่วน
• ค่าตัวประกอบการเพิ่มความแปรปรวนสำหรับการปรับแบบหลายเส้นตรง

• แผนภาพแสดงอัตราส่วนความได้เปรียบเชิงบางส่วน (Partial Leverage Plot)จาก คู่มือ Dataplotแผนกวิศวกรรมสถิติสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ

 บทความนี้ได้นำเนื้อหาที่เป็นสาธารณสมบัติจากสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ มาใช้