当将现实世界的数据集拟合到特定类型的模型时，经常会遇到一个或一组观测值对模型拟合产生不当影响的情况，这可能导致误导性结论。 因此，数据分析人员有必要识别这些有影响的观察结果，并评估它们对模型拟合各个方面的影响。 在本文中，定义了一种类型的修正库克距离，以衡量一个或一组观测值对部分变系数模型中常数系数部分的估计的影响，并将库克距离表示为相应残差和杠杆作用。 同时，建议使用自举程序来得出建议的库克距离的参考值。 进行了一些模拟，并进一步分析了实际数据集，以检验所提出方法的性能。 实验结果令人满意。