Hoekom is outokorrelasie sleg?
Hoekom is outokorrelasie sleg?

Video: Hoekom is outokorrelasie sleg?

Video: Hoekom is outokorrelasie sleg?
Video: Машинное обучение с Python! Обучение, тестирование, разделение для оценки моделей 2024, November
Anonim

In die konteks, outokorrelasie op die oorblyfsels is ' sleg ', want dit beteken dat jy nie die korrelasie tussen datapunte goed genoeg modelleer nie. Die hoofrede waarom mense nie die reeks verskil nie, is omdat hulle eintlik die onderliggende proses wil modelleer soos dit is.

Gevolglik, hoekom het ons outokorrelasie nodig?

Outokorrelasie , ook bekend as reekskorrelasie, is die korrelasie van 'n sein met 'n vertraagde kopie van homself as 'n funksie van vertraging. Dit is word dikwels in seinverwerking gebruik vir die ontleding van funksies of reekse waardes, soos tyddomeinseine.

Ook, wat sê Durbin Watson vir ons? In statistieke is die Durban – Watson statistiek is 'n toetsstatistiek wat gebruik word om die teenwoordigheid van outokorrelasie by vertraging 1 in die residue (voorspellingsfoute) van 'n regressie-analise op te spoor.

Net so kan 'n mens vra, wat is die gevolge van outokorrelasie in lineêre regressie?

Die effekte van outokorrelasie onder foute op die konsekwentheidseienskap van OLS-beramer. In 'n Lineêre regressie model selfs wanneer die foute outokorreleer en nie-normaal is, is die gewone kleinste kwadrate (OLS) beramer van die regressie koëffisiënte () konvergeer in waarskynlikheid na β.

Wat gebeur as foutterme gekorreleer is?

Fout terme gebeur wanneer 'n model is nie heeltemal akkuraat nie en lei tot verskillende resultate tydens werklike toepassings. Wanneer fout terme uit verskillende (gewoonlik aangrensende) tydperke (of deursnitwaarnemings) is gekorreleer , die fout term is serieel gekorreleer.

Aanbeveel: