Goodstudents.ru

 

 

 

 

 

Лекции по статистике Автокорреляция
Автокорреляция


Автокорреляция

I. Определение. Автокорреляция и неавтокорреляция

 

 

A. Неавтокорреляция:

Другое из допущений для идеальных условий

= Никакой корреляция между погрешностями регрессии совокупности

 

cor (Ei; Ej) = 0.

 

B. Автокорреляция:

Погрешности регрессии совокупности имеют некоторую систематическую зависимость между собой.

Автокорреляция: cor (Ei; Ej) 0 (временные ряды)

Корреляция внутри ряда: когда систематическая зависимость существует в погрешностях данных из различных отраслей экономики

 

II. Влияния автокорреляции на Гауссе - Маркове

 

A. OLS оценки параметра все еще несмещены и плотны, но больше не эффективены при наличии автокорреляции.

Метод обычных наименьших квадратов не используется (имеет эффективность).

 

B. Дисперсии совокупности параметрических оценок имеют тенденцию к тому, что их можно понимать при наличии автокорреляции.

Если s.e^ является малым, тогда

имеет тенденцию быть "BIY"

III. Обнаружение / идентификация автокорреляции

A. Подумайте относительно вашей модели.

B. Исследовать план:

1. Y против X:

2. Разности

 

C. Статистические критерии: Критерий Durbin-Watson

Критерии Durbin-Watson проверяет на высокоточную автокорреляцию в данных ряда, только (не для данных из различных областей).

Используйте " кое-что еще, если у Вас есть ряд.

T — означает временной ряд

 

Автокорреляция первого порядка:

Дано:

Если: , Vt является "идеальной" ошибкой

Тогда: cov .

Et связан с ошибкой, которая принадлежит одному периоду раньше

 

Автокорреляция второго порядка:

Если: ,

Это связано с с более ранним периодом

cov и cov .

 

Статистический критерий Durbin-Watson (DW) используется для наличия автокорреляции первого порядка. Расчетное значение DW распечатано на SAS следующим способом:

 

Durbin-Watson D

2.274

( для количества наблюдений)

50

Автокорреляция 1-го порядка

-0.138

 

Нулевые и альтернативные гипотезы критерия DW:

Дано:

Ho: p=0 если истина Ho: нет никакой автокорреляции.

Ha: p0 если Ha - истина: нет автокорреляция. (1-го порядка)


Интерпретация расчетного статистического критерия DW

 

Значения в таблице Durbin-Warson (в syl пакете текста).

( A) если (в случае DW < dL), тогда мы делаем вывод:

существует положительная автокорреляция первого порядка.

( B) если (случай DW > (4 - dL), тогда делаем вывод:

существует отрицательная автокорреляция первого порядка.

( C) если (du < calc DW < (4 - du)), тогда мы делаем вывод:

нет автокорреляции первого порядка.

Самое лучшее:

( D) если dL < calc DV < du — ничего заключить нельзя, неопределенная область.

( 4 - du) <... < (4 - dL)

Тогда мы не можем сказать, существует ли автокорреляция первого порядка

 

 

Критические величины: dL и du основаны на некотором a

и степенях свободы = количество параметров наклонной кривой

 





Похожие материалы



 






Goodstudents Goodstudents



Все права на материалы сайта принадлежат авторам. Копирование (полное или частичное) любых материалов сайта возможно только при указании ссылки на источник (администратор сайта).