系列相関と自己相関は同じものですか？
質問者：Jinliang Boeschges |最終更新日：2020年6月30日
カテゴリ：科学地理学
自己相関とシリアル相関を区別します。
相関が同じ系列で発生する場合、その相関は自己相関と呼ばれます。しかし、相関が異なる時系列で発生する場合、それはシリアル相関と呼ばれます。また、シリアル相関として知られている自己相関は、遅延の関数として、それ自体の遅延コピーと信号の相関です。非公式には、それは観測間のタイムラグの関数としての観測間の類似性です。
続いて、質問は、シリアル相関がないということはどういう意味ですか？連続相関は、特定の期間にわたる同じ変数の観測値間の関係を説明するために統計で使用されます。変数の系列相関がゼロとして測定された場合、相関はなく、各観測値は互いに独立しています。
これを考慮して、シリアル相関をどのように決定しますか？
系列相関の存在は、ダービン-ワトソン検定と、それらのラグに対して残差をプロットすることによって検出できます。下付き文字tは、期間を表します。計量経済学の仕事では、これらのuはしばしば外乱と呼ばれます。それらは究極の誤差項です。
正の系列相関とは何ですか？
自己相関の最も一般的な形式は、正または負のいずれかである1次の系列相関です。一の周期における正の誤差は、次の期間のために正の誤差に引き継がれる場合、正の系列相関があります。
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系列相関の結果は何ですか？
シリアル相関の結果。系列相関は、OLS推定量の偏りや一貫性には影響しませんが、それらの効率には影響します。正の系列相関がある場合、標準誤差のOLS推定値は、真の標準誤差よりも小さくなります。
自己相関が悪いのはなぜですか？
このコンテキストでは、残差の自己相関は「悪い」です。これは、データポイント間の相関を十分にモデル化していないことを意味するためです。人々がシリーズに違いをもたらさない主な理由は、彼らが実際に基礎となるプロセスをそのままモデル化したいからです。
自己相関が問題になるのはなぜですか？
自己相関は、観測値の独立性を前提とする従来の分析（通常の最小二乗回帰など）で問題を引き起こす可能性があります。回帰分析では、モデルが誤って指定されている場合、回帰残差の自己相関も発生する可能性があります。
ダービンワトソン検定をどのように読みますか？
Durbin - Watson統計は、常に0〜4の値になります。値2.0は、サンプルで自己相関が検出されないことを意味します。 0から2未満の値は正の自己相関を示し、2から4の値は負の自己相関を示します。
自己相関の例とは何ですか？
自己相関の例
エマは、2つの前の取引セッションのリターンを独立変数として、現在のリターンを従属変数として回帰を実行します。彼女は、1日前のリターンは0.7の正の自己相関を持ち、2日前のリターンは0.3の正の自己相関を持っていることを発見しました。 自己相関が重要なのはなぜですか？
自己相関は、その存在がモデルの変数と潜在的な問題について重要なことを教えてくれるので便利です。自己相関が存在する場合、のOLS推定は依然として不偏ですが、最小分散ではなくなります。
相関にはどの検定統計量が使用されますか？
統計的検定の種類
| テストの種類 | 使用する |
|---|---|
| スピアマンの相関 | 2つの順序変数間の関連の強さをテストします（正規分布データの仮定に依存しません） |
| カイ二乗 | 2つのカテゴリ変数間の関連の強さをテストします |
自己相関の原因は何ですか？
自己相関の原因
- 慣性/調整時間。これは、マクロの時系列データでよく発生します。
- 長期にわたる影響。これもまた、経済ショックを扱うマクロの時系列問題です。
- データの平滑化/操作。関数を使用してデータを平滑化すると、外乱項に自己相関がもたらされます。
- 仕様ミス。
自己相関と相互相関の違いは何ですか？
相互相関と自己相関の違い
相互相関と自己相関は非常に似ていますが、異なるタイプの相関が含まれます。相互相関は、2つの異なるシーケンスが相関している場合に発生します。自己相関は、同じシーケンスの2つの間の相関です。 相関とはどういう意味ですか？
相関は、2つ以上の変数が一緒に変動する程度を示す統計的尺度です。正の相関は、これらの変数が並行して増加または減少する程度を示します。負の相関は、一方の変数が他方の変数が減少するにつれて増加する程度を示します。
相互相関とはどういう意味ですか？
相互相関は、2つの変数またはデータセットの相互の動きを追跡する測定値です。独立変数Xが変数Yに影響を与え、2つが正の相関関係にある場合、Xの値が上がると、Yの値も上がります。
時間相関とは何ですか？
時間-相関関数。時間相関関数は、システムのダイナミクスを表す効果的で直感的な方法であり、時間依存の量子力学の最も一般的なツールの1つです。それらは、熱平衡でのアンサンブルの変数の時間発展の統計的記述を提供します。
0.5の決定係数はどういう意味ですか？
- R場合- R場合- -もしR - -乗値乗値0.5 <R <0.7この値は、一般に、中程度の効果量であると考えられる二乗値0.3 <R <0.5この値は、一般に、弱いまたは低い効果の大きさであると考えられますr > 0.7この値は、一般的に強力な効果量と見なされます。参照：出典：Moore、DS、Notz、W。
内生性の問題とは何ですか？
内生性は、単純な問題を表す空想的な言葉です。したがって、最も広い意味で、内生性の問題は、X変数にも関連するY変数に関連するものがあり、モデルにそのようなものがない場合に発生します。
自己相関をどのように解釈しますか？
グラフには、各ラグに対応する垂直線（「スパイク」）があります。各スパイクの高さは、ラグの自己相関関数の値を示しています。ラグゼロの自己相関は常に1に等しくなります。これは、各項とそれ自体の間の自己相関を表すためです。
自己相関をどのようにテストしますか？
ダービン-ワトソン検定は、自己相関を検定するために広く使用されている方法です。デフォルトでは、1次のダービン-ワトソン統計が出力されます。この統計は、一次自己相関をテストするために使用できます。 DWPROBオプションを使用して、ダービン-ワトソン検定の有意水準（p値）を出力します。
完全な多重共線性とは何ですか？
完全な多重共線性は、仮定6の違反です（説明変数は、他の説明変数の完全な線形関数ではありません）。完全な（または正確な）多重共線性。 2つ以上の独立変数がそれらの間に正確な線形関係を持っている場合、完全な多重共線性があります。