1. Autokoreliacijos problemos esmė



Yüklə 0,74 Mb.
tarix14.09.2018
ölçüsü0,74 Mb.
#68159









Autokoreliacijos priežastys:

  • Autokoreliacijos priežastys:

    • nagrinėjamo reiškinio inertiškumas
    • Netiksliai parinkti nagrinėjamą reiškinį įtakojantys veiksniai
    • Neteisingai parinkta veiksnių priklausomybės matematinė išraiška


Matematiškai autokoreliacija reiškia

  • Matematiškai autokoreliacija reiškia

    • Yi=b0+ b1X1i+ b2X2i + …b1X1k+ei,
    • Autokoreliacija: ei= ρ·ei-1 +ui
    • ei-1 –vėluojanti paklaida
    • ui –paklaidų autoregresijos likutis
    • ,
    • Yi=b0+ b1X1i+ b2X2i + …b1X1k+ ρ ei-1 +ui


Standartinė modelio paklaida be autokoreliacijos

    • Standartinė modelio paklaida be autokoreliacijos
  • Standartinė modelio paklaida su autokoreliacija



Kodėl autokoreliacija yra blogai

  • Kodėl autokoreliacija yra blogai

  • MKM apskaičiuotas determinacijos koeficiento R2 yra didesnis už tikrąjį

  • MKM apskaičiuotos įverčių standartinės paklaidos SEbj yra mažesnės

  • Negalima tikrinti hipotezių nei t-stjudento nei F kriterijaus pagalba



Grafinis būdas

  • Grafinis būdas

  • Ženklų sekų kriterijus

  • Durbin-Watson testas

  • Kiti kriterijai



















n- stebėjimų skaičius

  • n- stebėjimų skaičius

  • n1–”+” ženklų skaičius

  • n2 -”-” ženklų skaičius

  • k - sekų skaičius

  • Jeigų sekų skaičius k, turint n stebėjimų yra labai didelis, tuomet turime neigiamą paklaidų autokoreliaciją

  • Jeigų sekų skaičius k, turint n stebėjimų yra labai mažas , tuomet turime teigiamą paklaidų autokoreliaciją













H0 : autokoreliacijos nėra , t.y, ρ =0

  • H0 : autokoreliacijos nėra , t.y, ρ =0

  • H1 : autokoreliacija yra t.y, | ρ | 1

  • Apskaičiuojame d statistiką

  • išvados: Jeigu

      • dU  d  4 - dU  H0
      • d  dL arba d  4 - dL  H1
      • dL  d  dU arba 4- dU  d  4 - dL  neapibrėžtas rezultatas






  • DW=













Autokoreliuotos paklaidos

    • Autokoreliuotos paklaidos
      • skerspjūvio duomenų modelyje:
        • Praleisti esminiai veiksniai
        • Neteisinga modelio matematinė išraiška
      • Laiko eilučių modelyje
        • Įtraukiame į modelį laiko veiksnį arba vėluojantį Yt-1
        • Jeigu >0,8 arba d




Yüklə 0,74 Mb.

Dostları ilə paylaş:




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə