Otokorelasyon neden kötü?
Otokorelasyon neden kötü?

Video: Otokorelasyon neden kötü?

Video: Otokorelasyon neden kötü?
Video: EKONOMETRİ II_ OTOKORELASYON 2024, Kasım
Anonim

Bu içerikte, otokorelasyon artıklar üzerinde ' kötü ', çünkü bu, veri noktaları arasındaki korelasyonu yeterince iyi modellemediğiniz anlamına gelir. İnsanların diziyi farklılaştırmamasının temel nedeni, aslında altında yatan süreci olduğu gibi modellemek istemeleridir.

Sonuç olarak, neden otokorelasyona ihtiyacımız var?

otokorelasyon seri korelasyon olarak da bilinir, NS gecikmenin bir fonksiyonu olarak bir sinyalin kendisinin gecikmeli bir kopyası ile korelasyonu. Bilişim Teknoloji NS genellikle zaman alanı sinyalleri gibi fonksiyonları veya bir dizi değeri analiz etmek için sinyal işlemede kullanılır.

Ayrıca Durbin Watson bize ne söylüyor? İstatistiklerde, Durbin – Watsons istatistik, bir regresyon analizinden artıklarda (tahmin hataları) gecikme 1'de otokorelasyonun varlığını tespit etmek için kullanılan bir test istatistiğidir.

Benzer şekilde, lineer regresyonda otokorelasyonun sonuçları nelerdir diye sorulabilir.

NS otokorelasyonun etkileri OLS tahmincisinin tutarlılık özelliğindeki hatalar arasında. İçinde doğrusal regresyon Hatalar otokorelasyonlu ve normal olmadığında bile modelin olağan en küçük kareler (OLS) tahmincisi gerileme katsayılar () olasılık olarak β'ya yakınsar.

Hata terimleri ilişkilendirilirse ne olur?

Hata terimleri meydana gelmek ne zaman bir model tamamen doğru değildir ve gerçek dünya uygulamaları sırasında farklı sonuçlar verir. Ne zaman hata terimleri farklı (genellikle bitişik) dönemlerden (veya enine kesit gözlemlerinden) bağıntılı , NS hata terimi seri olarak bağıntılı.

Önerilen: