Kāpēc autokorelācija ir slikta?
Kāpēc autokorelācija ir slikta?

Video: Kāpēc autokorelācija ir slikta?

Video: Kāpēc autokorelācija ir slikta?
Video: Multicollinearity | Heteroscedasticity | Autocorrelation | Problem in Regression Analysis Explained 2024, Novembris
Anonim

Šajā kontekstā, autokorelācija uz atlikumiem ir ' slikti ', jo tas nozīmē, ka jūs nepietiekami labi modelējat korelāciju starp datu punktiem. Galvenais iemesls, kāpēc cilvēki neatšķiras no sērijas, ir tas, ka viņi patiesībā vēlas modelēt pamatā esošo procesu tādu, kāds tas ir.

Līdz ar to, kāpēc mums ir nepieciešama autokorelācija?

Autokorelācija , ko sauc arī par sērijveida korelāciju, ir signāla korelācija ar paša aizkavētu kopiju kā aizkaves funkcija. Tas ir bieži izmanto signālu apstrādē, lai analizētu funkcijas vai vērtību sērijas, piemēram, laika domēna signālus.

Ko mums saka Durbins Vatsons? Statistikā, Durbina – Vatsons statistika ir testa statistika, ko izmanto, lai regresijas analīzes reziduālos (prognozēšanas kļūdās) noteiktu autokorelācijas klātbūtni 1. laikā.

Līdzīgi var jautāt, kādas ir autokorelācijas sekas lineārajā regresijā?

The autokorelācijas ietekme starp kļūdām OLS novērtētāja konsekvences īpašībā. Iekšā lineārā regresija modelis pat tad, ja kļūdas ir autokorelētas un nav normālas, parastā mazāko kvadrātu (OLS) novērtētājs regresija koeficienti () pēc varbūtības konverģē uz β.

Kas notiek, ja kļūdu termini ir saistīti?

Kļūdu noteikumi rasties kad modelis nav pilnīgi precīzs un rada atšķirīgus rezultātus reālās pasaules lietojumos. Kad kļūdas termini no dažādiem (parasti blakus) periodiem (vai šķērsgriezuma novērojumiem) ir korelēja , kļūdas termiņš ir sērijveida korelēja.

Ieteicams: