در تحلیل رگرسیونی مطالعه مباحث تشخیصی شامل تعیین مشاهدات مؤثر و نقاط پرت از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. حساسیت روش کمترین توان‌های دوم نسبت به حضور مشاهدات مؤثر و داده‌های پرت در مدل موجب شد که گامی در جهت توسعه‌ مباحث تشخیصی به منظور ارائه‌ معیارهایی برای اندازه‌گیری تأثیر و شدت وابستگی به این مشاهدات برداشته شود. تعیین مشاهدات مؤثر و نقاط پرت در داده‌ها، زمانی که متغیرهای مستقل همخطی داشته باشند، بسیار پیچیده و مشکل است و خصوصاً اینکه حضور همخطی می‌تواند برخی از داده‌های غیرعادی را پوشش دهد. یکی از روش‌های مورد توجه برای تعیین مشاهدات پرت، روش انتقال میانگین است. در این مقاله، روش انتقال میانگین را برای برآوردگر ریج تحت محدودیت‌های خطی تصادفی؛ که به منظور کاهش اثر همخطی استفاده شده، تعمیم داده و برای این برآوردگر آماره آزمون جهت شناسایی مشاهدات پرت ارائه خواهد شد. در نهایت توانایی این روش را با استفاده از یک مثال کاربردی از داده‌های واقعی نشان داده می‌شود.

با پیشرفت علوم زیستی و فناوری‌های نوین، داده‌های با ابعاد بالا که در آن‌ها تعداد متغیرهای مستقل از تعداد مشاهدات بیشتر است، در حوزه‌های مختلف گسترش یافته‌اند. داده‌های بیان‌ژنی مرتبط با تولید ریبوفلاوین یا ویتامین $B_2$ نمونه‌ای از این داده‌ها هستند. وجود تعداد زیاد متغیرها و همخطی میان آن‌ها، استفاده از روش‌های رگرسیونی کلاسیک را با چالش مواجه می‌سازد. ازاین‌رو، روش‌های منظم‌سازی و کاهش ابعاد مانند رگرسیون ریج، لاسو، الاستیک نت و کمترین مربعات جزئی، به‌منظور افزایش پایداری مدل و بهبود پیش‌بینی توسعه یافته‌اند. همچنین، روش‌های یادگیری ماشین مانند ماشین‌های بردار پشتیبان و رگرسیون بردار پشتیبان با توانایی مدل‌سازی روابط پیچیده و غیرخطی، در تحلیل داده‌های با ابعاد بالا کاربرد گسترده‌ای یافته‌اند. در این پژوهش، روش‌های رگرسیونی و یادگیری ماشین شامل ریج، لاسو، الاستیک نت، PLS ،SVM و SVR بر روی داده‌های واقعی و شبیه‌سازی‌شده بررسی می‌شوند تا عملکرد آن‌ها ارزیابی گردد.