テコ比
y_kが1単位変化する時にk番目の予測値\hat{y}_kがどれだけ変化するかを示す
値は小さい方が望ましい
テコ比が大きいとy_kの少しの変化に、\hat{y}_kが強く影響を受けてしまう
性質
\Sigma^2_{k=1}h_{kk}=\mathrm{説明変数の個数}+1.
\frac{1}{n}\le h_{kk}\le 1.
単回帰分析のテコ比
h_{kk}=\frac{1}{n}+\frac{(x_k-\overline{x})^2}{S_{xx}}.
重回帰分析のテコ比
h_{kk}=\frac{1}{n}+\frac{D^2_k}{n-1}.
テコ比はなるべく2.5\times\frac{1+p}{n}より小さくするのが良い ref 
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