Kodėl autokoreliacija yra bloga?
Kodėl autokoreliacija yra bloga?

Video: Kodėl autokoreliacija yra bloga?

Video: Kodėl autokoreliacija yra bloga?
Video: How autocorrelation works 2024, Lapkritis
Anonim

Šiame kontekste, autokoreliacija ant likučių yra blogai “, nes tai reiškia, kad nepakankamai gerai modeliuojate koreliaciją tarp duomenų taškų. Pagrindinė priežastis, kodėl žmonės neskiria serijų, yra ta, kad jie iš tikrųjų nori modeliuoti pagrindinį procesą tokį, koks jis yra.

Vadinasi, kodėl mums reikalinga autokoreliacija?

Autokoreliacija , taip pat žinomas kaip serijinė koreliacija, yra signalo koreliacija su uždelsta savo paties kopija kaip delsos funkcija. Tai yra dažnai naudojamas signalų apdorojimui funkcijoms ar reikšmių serijoms, pavyzdžiui, laiko srities signalams, analizuoti.

Be to, ką mums sako Durbinas Vatsonas? Statistikoje, Durbinas – Vatsonas statistika yra testo statistika, naudojama regresinės analizės likučiuose (numatymo klaidose) nustatyti autokoreliaciją 1 vėluojant.

Panašiai galima paklausti, kokios yra autokoreliacijos pasekmės tiesinei regresijai?

The autokoreliacijos poveikis tarp klaidų, susijusių su OLS įverčio nuoseklumo savybe. A tiesinė regresija modelis net tada, kai paklaidos yra automatiškai koreliuojamos ir nenormalios, įprastų mažiausių kvadratų (OLS) įvertis regresija koeficientai () tikimybe konverguoja į β.

Kas atsitiks, jei klaidų terminai yra koreliuojami?

Klaidos terminai atsirasti kada modelis nėra visiškai tikslus ir realaus pasaulio taikomųjų programų metu gaunami skirtingi rezultatai. Kai klaidų terminai iš skirtingų (dažniausiai gretimų) laikotarpių (arba skerspjūvio stebėjimų) yra koreliuoja , klaidos terminas yra serijinis koreliuoja.

Rekomenduojamas: