outlier是数据远离通常的观察值。在简单的线性回归的散点图中，该点远离正常的散点分布。

通常， high leverage是特殊的outlier。他不仅远离正常的散点分布，且刚好落在回归直线上，或回归直线附近，对回归效果影响较大，且为正效应，即使回归效果更好。

[此贴子已经被作者于2008-11-8 7:14:29编辑过]

谢谢llulla！

明白啦.

我觉得楼上回答的不对。outlier是离群值，针对观察值而言，而leverage可以看做确定数据outlying程度的统计量。抄录一段wiki：
In linear regression model, the leverage score for the  i^{th}  data unit is defined as:
h_{ii}=(H)_{ii}
the  i^{th}  diagonal of the hat matrix  H=X(X'X)^{-1}X', where the apostrophe denotes the matrix transpose.