Эмне үчүн автокорреляция начар?
Эмне үчүн автокорреляция начар?

Video: Эмне үчүн автокорреляция начар?

Video: Эмне үчүн автокорреляция начар?
Video: Машинное обучение с Python! Обучение, тестирование, разделение для оценки моделей 2024, Ноябрь
Anonim

Бул контекстте, автокорреляция калдыктары боюнча ' жаман ', анткени бул сиз маалымат чекиттеринин ортосундагы корреляцияны жакшы моделдебегениңизди билдирет. Адамдардын серияларды айырмалабагандыгынын негизги себеби, алар чындыгында негизги процессти кандай болсо, ошондой моделдештирүүнү каалашат.

Демек, эмне үчүн бизге автокорреляция керек?

Автокорреляция , ошондой эле сериялык корреляция катары белгилүү, болуп саналат сигналдын кечиктирүү функциясы катары өзүнүн кечиктирилген көчүрмөсү менен корреляциясы. It болуп саналат көбүнчө функцияларды же маанилердин сериясын талдоо үчүн сигналды иштетүүдө колдонулат, мисалы, убакыт доменинин сигналдары.

Ошондой эле, Дурбин Уотсон бизге эмне дейт? Статистикада, Дурбин – Уотсон статистика – регрессиялык анализдин калдыктарында (болжолдоо каталарында) 1-кечүүдө автокорреляциянын бар экендигин аныктоо үчүн колдонулган тесттик статистика.

Ошо сыяктуу эле, сызыктуу регрессиядагы автокорреляциянын кесепеттери кандай болот?

The автокорреляциянын таасирлери OLS баалоочусунун ырааттуулук касиети боюнча каталардын арасында. Ичинде сызыктуу регрессия каталар автокорреляцияланган жана нормалдуу эмес болсо да моделдин кадимки эң кичине квадраттардын (OLS) баалоочусу регрессия коэффициенттер () βга ыктымалдуулукта жакындайт.

Ката терминдери корреляцияланса эмне болот?

Ката шарттары пайда болот качан модель толук так эмес жана реалдуу тиркемелерде ар кандай натыйжаларга алып келет. Качан ката шарттары ар кандай (көбүнчө чектеш) мезгилдерден (же кесилишинен байкоолор) болуп саналат корреляцияланган , the ката термини сериялуу болуп саналат корреляцияланган.

Сунушталууда: