L'autocorrelazione (correlazione seriale) è la correlazione di una serie di dati con se stessa in qualche momento. Questo è un argomento importante nell'analisi delle serie storiche.
Devo derivare espressioni analitiche per la funzione di autocovarianza γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) di un processo ARMA (2,1) indicato da: 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 Quindi so che: 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] così posso scrivere: 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] quindi, per derivare la versione analitica della funzione di autocovarianza, devo sostituire i valori di - 0, …
Per prefigurare, ho un background matematico piuttosto profondo, ma non ho mai avuto a che fare con serie storiche o modelli statistici. Quindi non devi essere molto gentile con me :) Sto leggendo questo documento sulla modellizzazione del consumo di energia negli edifici commerciali e l'autore afferma: [La presenza di …
Voglio prevedere Tree Heights in una determinata area usando alcune variabili ottenute tramite il telerilevamento. Come la biomassa approssimativa, ecc. Voglio prima usare una regressione lineare (so che non è la migliore idea ma è un passo obbligato per il mio progetto). Volevo sapere in che modo l'autocorrelazione spaziale può …
Sto vedendo un modello di regressione che sta regredendo i rendimenti dell'indice azionario su base annua su ritardati (12 mesi) rendimenti su base annua dello stesso indice azionario, spread creditizio (differenza tra media mensile di obbligazioni senza rischio e obbligazioni societarie rendimenti), tasso di inflazione su base annua e indice …
Ho fatto questa domanda ieri su StackOverflow e ho ottenuto una risposta, ma abbiamo concordato che sembra un po 'hacker e potrebbe esserci un modo migliore per esaminarlo. La domanda: vorrei calcolare gli errori standard Newey-West (HAC) per un vettore (in questo caso un vettore di rendimenti azionari). La funzione …
Quando si modella la serie temporale si ha la possibilità di (1) modellare la struttura correlazionale dei termini di errore, ad esempio un processo AR (1) (2) include la variabile dipendente ritardata come variabile esplicativa (sul lato destro) Capisco che a volte ci sono ragioni sostanziali per cui andare (2). …
Ho calcolato l'autocorrelazione sui dati delle serie temporali sui modelli di movimento di un pesce in base alle sue posizioni: X ( x.ts) e Y ( y.ts). Usando R, ho eseguito le seguenti funzioni e prodotto i seguenti grafici: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) La mia domanda è: come interpretare queste trame? Quali …
Sto cercando di capire come R calcola l'autocorrelazione lag-k (apparentemente, è la stessa formula utilizzata da Minitab e SAS), in modo da poterlo confrontare con la funzione CORREL di Excel applicata alla serie e alla sua versione con ritardo k. R ed Excel (usando CORREL) forniscono valori di autocorrelazione leggermente …
Ad esempio, in R se chiamate la acf()funzione traccia un correlogramma di default e disegna un intervallo di confidenza al 95%. Guardando il codice, se chiami plot(acf_object, ci.type="white"), vedi: qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used) come limite superiore per il tipo rumore bianco. Qualcuno può spiegare la teoria alla base di questo metodo? …
Mi sto familiarizzando con le statistiche bayesiane leggendo il libro Doing Bayesian Data Analysis , di John K. Kruschke noto anche come "libro dei cuccioli". Nel capitolo 9, i modelli gerarchici sono introdotti con questo semplice esempio: e le osservazioni di Bernoulli sono 3 monete, ciascuna da 10 lanci. Uno …
Nel mio lavoro ho notato questo modello quando si esamina un correlogramma spaziale a varie distanze emerge un modello a forma di U nelle correlazioni. Più specificamente, forti correlazioni positive a piccoli scomparti a distanza diminuiscono con la distanza, quindi raggiungono una fossa in un determinato punto per poi risalire. …
Wikipedia è sbagliata ... o non lo capisco? Wikipedia: I quadrati bianchi e neri ("motivo a scacchi") sono perfettamente dispersi, quindi Moran sarebbe I -1. Se i quadrati bianchi fossero accatastati a metà della tavola e i quadrati neri all'altra, Moran sarebbe I vicino a +1. Una disposizione casuale di …
Quando si esegue una regressione OLS e si tracciano i residui risultanti, come si può sapere se i residui sono autocorrelati? So che ci sono test per questo (Durbin, Breusch-Godfrey), ma mi chiedevo se puoi semplicemente guardare un diagramma per valutare se l'autocorrelazione potrebbe essere un problema (perché per l'eteroschedasticità …
Sono un principiante e sto cercando di capire cosa mostra un grafico di autocorrelazione. Ho letto diverse spiegazioni da diverse fonti come questa pagina o la relativa pagina Wikipedia tra le altre che non sto citando qui. Ho questo codice molto semplice, in cui ho le date nel mio indice …
Sto cercando di stimare una regressione lineare multipla in R con un'equazione come questa: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) le domande e le domande sono serie temporali di dati trimestrali, costruite con askings <- ts(...). Il problema ora è che ho dei residui autocorrelati. …
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