Warum ist Autokorrelation schlecht?
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Video: Warum ist Autokorrelation schlecht?

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Anonim

In diesem Kontext, Autokorrelation auf den Residuen ist ' Schlecht ', da dies bedeutet, dass Sie die Korrelation zwischen Datenpunkten nicht gut genug modellieren. Der Hauptgrund, warum die Leute die Serie nicht unterscheiden, ist, dass sie den zugrunde liegenden Prozess tatsächlich so modellieren möchten, wie er ist.

Warum brauchen wir daher Autokorrelation?

Autokorrelation , auch bekannt als serielle Korrelation, ist die Korrelation eines Signals mit einer verzögerten Kopie seiner selbst als Funktion der Verzögerung. Es ist Wird häufig in der Signalverarbeitung zum Analysieren von Funktionen oder Wertereihen verwendet, wie z. B. Zeitbereichssignalen.

Und was sagt uns Durbin Watson? In der Statistik ist die Durbin – Watson Statistik ist eine Teststatistik, die verwendet wird, um das Vorhandensein von Autokorrelation bei Lag 1 in den Residuen (Vorhersagefehler) aus einer Regressionsanalyse zu erkennen.

In ähnlicher Weise kann man fragen, welche Konsequenzen die Autokorrelation bei der linearen Regression hat?

Die Auswirkungen der Autokorrelation zwischen Fehlern in der Konsistenzeigenschaft des OLS-Schätzers. In einem lineare Regression Modell, auch wenn die Fehler autokorreliert und nicht normal sind, der gewöhnliche Kleinste-Quadrate-Schätzer (OLS) der Rückschritt Koeffizienten () konvergiert in der Wahrscheinlichkeit gegen β.

Was passiert, wenn Fehlerterme korreliert sind?

Fehlerbegriffe auftreten Wenn ein Modell ist nicht ganz genau und führt bei realen Anwendungen zu unterschiedlichen Ergebnissen. Wenn Fehlerbegriffe aus verschiedenen (meist benachbarten) Perioden (oder Querschnittsbeobachtungen) sind korreliert , das Fehlerbegriff ist seriell korreliert.

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