यदि चर स्वसंबंधित हैं तो क्या मैं एक प्रतिगमन पर भरोसा कर सकता हूं?


9

दोनों चर (आश्रित और स्वतंत्र) स्वतःसंबंधी प्रभाव दिखाते हैं। डेटा समय-श्रृंखला और स्थिर है

जब मैं प्रतिगमन अवशेषों को चलाता हूं तो सहसंबंधित नहीं दिखाई देता है। मेरा डर्बिन-वाटसन स्टेटिस्टिक अपर क्रिटिकल वैल्यू से अधिक है, इसलिए इस बात के प्रमाण हैं कि त्रुटि शब्द सकारात्मक रूप से सहसंबद्ध नहीं हैं। जब मैं ACF को त्रुटियों के लिए प्लॉट करता हूं तो ऐसा लगता है कि वहां कोई सहसंबंध नहीं है और Ljung-Box आँकड़ा महत्वपूर्ण मूल्य से छोटा है।

क्या मैं अपने प्रतिगमन उत्पादन पर भरोसा कर सकता हूं, क्या टी-आँकड़े विश्वसनीय हैं?

जवाबों:


7

त्रुटियों के स्वायत्तता के अभाव में टी-आँकड़े विश्वसनीय हैं। तथ्य यह है कि अवशिष्ट महत्वपूर्ण आटोक्लेररेशन को प्रदर्शित नहीं करते हैं, न कि बहुत कठोर तरीके से, यह दर्शाता है कि आपके आश्रित चर में स्वतःसंबंध आपके स्वतंत्र चर में ऑटोकॉरेलेशन के कारण है। हालांकि, यह भी याद रखना महत्वपूर्ण है कि सांख्यिकीय महत्व और तुच्छता के बीच का अंतर स्वयं सांख्यिकीय रूप से कई मामलों में महत्वपूर्ण नहीं है, उदाहरण के लिए, 1.8 बनाम टी-स्टेटिस्टिक 2.8 का टी-स्टेटिस्टिक 1.0 का अंतर है, इसलिए कमी ऊपर के बयान में कठोरता।

एक वैकल्पिक दृष्टिकोण समय श्रृंखला विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके डेटा को मॉडल करना होगा, जो कि आर के लिए, सीआरएएन कार्य दृश्य: टाइम सीरीज विश्लेषण में बहुत संक्षेप में वर्णित हैं । इन तकनीकों से आप क्रॉस-टाइम सहसंबंध संरचनाओं को स्पष्ट रूप से मॉडलिंग करके पैरामीटर का अनुमान लगा सकते हैं, जबकि, यदि आप उन्हें स्पष्ट रूप से मॉडल नहीं करते हैं, तो आप अनुमान लगा रहे हैं कि डेटा में एकमात्र ऐसी संरचना स्वतंत्र चर के कारण है।


5

त्रुटियों के स्वायत्तता की उपस्थिति में टी-आँकड़े अप्रचलित हैं। त्रुटियों में ऑटो-सहसंबंध या तो कारण चर में अपर्याप्त अंतराल संरचनाओं या अपर्याप्त आश्रित चर अक्ष संरचना के कारण हो सकता है। इसके अलावा त्रुटि संरचना में विसंगतियों के कारण गलत तरीके से यादृच्छिकता को स्वीकार किया जा सकता है, इस प्रकार पल्स, लेवल शिफ्ट्स, सीजनल पल्स और / या लोकल टाइम ट्रेंड्स के प्रभाव को कम करने के लिए देखभाल की जानी चाहिए जो कि मौजूद हो सकती है लेकिन अनुपचारित है। डर्बिन-वॉटसन परीक्षण केवल लैग 1 के महत्वपूर्ण ऑटो-सहसंबंध को प्रकट करता है। अगर वहाँ कहना है कि एस लैग एस का ऑटो-सहसंबंध है जहां एस माप की आवृत्ति (4,7,12 आदि) है तो डीडब्ल्यू परीक्षण गलत तरीके से यादृच्छिकता का सुझाव देगा।

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.