Pytania otagowane jako autocorrelation

Dane, które chcemy wykorzystać jako zmienną zależną, wyglądają tak (są to dane zliczające). Obawiamy się, że skoro ma ona składową cykliczną i strukturę trendu, regresja okazuje się w jakiś sposób stronnicza. W razie potrzeby zastosujemy ujemną regresję dwumianową. Dane to zrównoważony panel, jeden manekin na osobę (stany). Pokazany obraz pokazuje …

14 autocorrelation  panel-data  fixed-effects-model  trend  lags 

Muszę wyprowadzić wyrażenia analityczne dla funkcji autokowariancji procesu ARMA (2,1) oznaczonej przez:γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Więc wiem, że: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] więc mogę napisać: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] następnie, aby uzyskać analityczną wersję funkcji autokowariancji, muszę zastąpić wartości - 0, 1, 2 ... dopóki nie otrzymam rekurencji, która jest ważna …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

Na wstępie mam dość głębokie podstawy matematyczne, ale tak naprawdę nigdy nie zajmowałem się szeregami czasowymi ani modelowaniem statystycznym. Więc nie musisz być dla mnie bardzo delikatny :) Czytam ten artykuł o modelowaniu zużycia energii w budynkach komercyjnych, a autor twierdzi, że: [Obecność autokorelacji powstaje], ponieważ model został opracowany na …

13 time-series  autocorrelation 

Chcę przewidzieć wysokości drzew w określonym obszarze przy użyciu niektórych zmiennych uzyskanych za pomocą teledetekcji. Podobnie jak przybliżona biomasa itp. Najpierw chcę zastosować regresję liniową (wiem, że nie jest to najlepszy pomysł, ale jest to krok konieczny dla mojego projektu). Chciałem wiedzieć, jak źle wpływa na to autokorelacja przestrzenna i …

13 r  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Widzę model regresji, który regresuje zwroty z indeksu giełdowego z opóźnieniem (12 miesięcy) Rentowność z tego samego indeksu giełdowego, marżę kredytową (różnica między średnią miesięczną wolną od ryzyka obligacją a obligacją korporacyjną) plony), wskaźnik inflacji r / r oraz wskaźnik produkcji przemysłowej r / r. Wygląda to w ten sposób …

13 regression  time-series  autocorrelation 

Zadałem to pytanie wczoraj na StackOverflow i otrzymałem odpowiedź, ale zgodziliśmy się, że wydaje się to nieco hackingowe i może być lepszy sposób, aby na to spojrzeć. Pytanie: Chciałbym obliczyć standardowe błędy Newey-Westa (HAC) dla wektora (w tym przypadku wektor zwraca zapas). Funkcja NeweyWest()w sandwichpakiecie robi to, ale pobiera lmobiekt …

13 r  standard-error  autocorrelation  heteroscedasticity 

Podczas modelowania szeregów czasowych można (1) modelować strukturę korelacyjną terminów błędów, ponieważ np. Proces AR (1) (2) obejmuje zmienną zależną opóźnioną jako zmienną objaśniającą (po prawej stronie) Rozumiem, że są to czasem istotne powody, dla których warto (2). Jakie są jednak metodologiczne powody, aby zrobić (1) lub (2), a nawet …

13 time-series  autocorrelation  residuals  lags 

Próbuję dowiedzieć się, w jaki sposób R oblicza autokorelację lag-k (najwyraźniej jest to ta sama formuła stosowana przez Minitab i SAS), dzięki czemu mogę ją porównać do korzystania z funkcji CORREL programu Excel zastosowanej do serii i jej wersji z opóźnieniem k. R i Excel (przy użyciu CORREL) dają nieco …

13 r  sas  autocorrelation  excel 

Na przykład w R, jeśli wywołasz acf()funkcję, domyślnie kreśli korelogram i rysuje 95% przedział ufności. Patrząc na kod, jeśli zadzwonisz plot(acf_object, ci.type="white"), zobaczysz: qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used) jako górna granica rodzaju białego szumu. Czy ktoś może wyjaśnić teorię za tą metodą? Dlaczego otrzymujemy qnorm 1 + 0,95, a następnie dzielimy przez …

12 r  confidence-interval  autocorrelation 

Zapoznam się ze statystykami bayesowskimi, czytając książkę Doing Bayesian Data Analysis autorstwa Johna K. Kruschke znaną również jako „książkę o szczeniętach”. W rozdziale 9 przedstawiono modele hierarchiczne na tym prostym przykładzie: a obserwacje Bernoulliego to 3 monety, każde 10 rzutów. Jeden pokazuje 9 głów, drugi 5 głów, a drugi 1 …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

Zauważyłem we własnej pracy ten wzór podczas badania korelogramu przestrzennego w różnych odległościach, w którym pojawia się wzór w kształcie litery U w korelacjach. Mówiąc dokładniej, silne dodatnie korelacje w małych przedziałach odległości zmniejszają się wraz z odległością, a następnie osiągają dół w określonym punkcie, a następnie wspinają się z …

12 autocorrelation  spatial 

Czy wikipedia jest zła ... czy ja tego nie rozumiem? Wikipedia: Białe i czarne kwadraty („wzór szachowy”) są idealnie rozproszone, więc Moran miałbym −1. Gdyby białe kwadraty zostały ułożone w stos na jednej połowie planszy, a czarne kwadraty na drugiej, I Morana byłby bliski +1. Losowe ułożenie kwadratowych kolorów dałoby …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

Kiedy wykonujesz regresję OLS i wykreślasz wynikowe reszty, w jaki sposób możesz stwierdzić, czy reszty są autokorelowane? Wiem, że istnieją na to testy (Durbin, Breusch-Godfrey), ale zastanawiałem się, czy możesz po prostu spojrzeć na wykres, aby ocenić, czy autokorelacja może stanowić problem (ponieważ dla heteroskedastyczności jest to dość łatwe).

12 regression  autocorrelation  residuals 

Jestem początkującym i staram się zrozumieć, co pokazuje wykres autokorelacji. Przeczytałem kilka wyjaśnień z różnych źródeł, takich jak ta strona lub powiązana strona Wikipedii, między innymi, że nie przytaczam tutaj. Mam ten bardzo prosty kod, w którym mam daty w moim indeksie na rok, a wartości po prostu zwiększają się …

12 python  autocorrelation  pandas 

Próbuję oszacować wielokrotną regresję liniową w R za pomocą następującego równania: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) pytania i pytania są kwartalnymi szeregami czasowymi danych, zbudowanymi z askings <- ts(...). Problem polega na tym, że otrzymałem resztki autokorelowane. Wiem, że można dopasować regresję za pomocą …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals