Per què és dolenta l'autocorrelació?
Per què és dolenta l'autocorrelació?

Vídeo: Per què és dolenta l'autocorrelació?

Vídeo: Per què és dolenta l'autocorrelació?
Vídeo: WEBINAR: “Per què la privatització és dolenta per la salut. Experiències a Europa durant el Covid19” 2024, De novembre
Anonim

En aquest context, autocorrelació sobre els residus és ' dolent ', perquè vol dir que no esteu modelant prou bé la correlació entre els punts de dades. La raó principal per la qual la gent no difereix la sèrie és perquè realment volen modelar el procés subjacent tal com és.

En conseqüència, per què necessitem l'autocorrelació?

Autocorrelació , també coneguda com a correlació en sèrie, és la correlació d'un senyal amb una còpia retardada de si mateix en funció del retard. Això és sovint s'utilitza en el processament de senyals per analitzar funcions o sèries de valors, com ara senyals del domini temporal.

A més, què ens diu Durbin Watson? En estadístiques, el Durbin – Watson statistic és un estadístic de prova que s'utilitza per detectar la presència d'autocorrelació al retard 1 en els residus (errors de predicció) a partir d'una anàlisi de regressió.

De la mateixa manera, es pot preguntar, quines són les conseqüències de l'autocorrelació en la regressió lineal?

El efectes de l'autocorrelació entre errors sobre la propietat de consistència de l'estimador MCO. En a regressió lineal model fins i tot quan els errors estan autocorrelacionats i no normals, l'estimador de mínims quadrats ordinaris (MCO) de la regressió coeficients () convergeix en probabilitat a β.

Què passa si els termes d'error estan correlacionats?

Termes d'error ocorren Quan un model no és completament precís i produeix resultats diferents durant les aplicacions del món real. Quan els termes d'error de períodes (o observacions transversals) diferents (generalment adjacents). correlacionats , el terme d'error és en sèrie correlacionats.

Recomanat: