Що таке автокореляція між залишками?

Автокореляція виникає, коли залишки не є незалежними один від одного. Тобто, коли значення e[i+1] не залежить від e[i]. Поки а залишкова ділянка

, або графік лаг-1 дозволяє візуально перевірити наявність автокореляції, ви можете офіційно перевірити гіпотезу за допомогою тесту Дарбіна-Ватсона.

Існування автокореляції в залишках моделі є ознака того, що модель може бути несправною. Автокореляція діагностується за допомогою корелограми (графік ACF) і може бути перевірена за допомогою тесту Дарбіна-Ватсона.

Автокореляція є статистичний метод, який оцінює, наскільки сильно на результат авторегресійної моделі впливають її лаговані змінні. Науковці даних використовують автокореляцію для опису зв’язку між виходом і запізнілими вхідними даними моделі.

Правильний вибір моделі: Функція автокореляції (ACF) і графіки функції часткової автокореляції (PACF) є інструментами, які використовуються для визначення відповідної структури затримки для моделі. Якщо залишки не схожі на білий шум, це може означати, що структура відставання є неправильною або потрібні додаткові предиктори.

Автокореляція відноситься до ступінь кореляції тих самих змінних між двома послідовними інтервалами часу. Він вимірює, як відстала версія значення змінної пов’язана з її вихідною версією в часовому ряді. Автокореляція, як статистична концепція, також відома як послідовна кореляція.

Це проблема регресійного аналізу, оскільки наявність автокореляції в залишках означає, що вони не залежать від часу, і, отже, ми не можемо покладатися на стандартні помилки і, отже, не можемо покладатися на значення p.

Послідовна кореляція або автокореляція зазвичай визначається лише для слабко стаціонарних процесів і говорить про наявність ненульової кореляції між змінними в різні моменти часу. Гетероскедастичність означає, що не всі випадкові величини мають однакову дисперсію.