1 odgovor. Ono što pretpostavljate u modelu linearne regresije je da je termin greške proces bijelog šuma i stoga mora biti stacionaran. Ne postoji pretpostavka da su nezavisne ili zavisne varijable stacionarne.
Da li je stacionarnost potrebna za regresiju?
A test stacionarnosti varijabli je potreban jer su Granger i Newbold (1974) otkrili da regresijski modeli za nestacionarne varijable daju lažne rezultate. … Pošto su oba niza rastuća, tj. nestacionarna, moraju se pretvoriti u stacionarne serije prije nego što se izvrši regresijska analiza.
Da li linearna regresija zahtijeva standardizaciju?
U regresijskoj analizi, trebate standardizirati nezavisne varijable kada vaš model sadrži polinomske termine za modeliranje zakrivljenosti ili termina interakcije. … Ovaj problem može zamagliti statistički značaj termina modela, proizvesti neprecizne koeficijente i otežati odabir ispravnog modela.
Koja su tri zahtjeva za linearnu regresiju?
Linearnost: Odnos između X i srednje vrijednosti Y je linearan. Homoskedastičnost: Varijanca reziduala je ista za bilo koju vrijednost X. Nezavisnost: Zapažanja su nezavisna jedna od druge. Normalnost: Za bilo koju fiksnu vrijednost X, Y je normalno raspoređen.
Da li OLS pretpostavlja stacionarnost?
Što se tiče nestacionarnosti, nije pokriveno OLS pretpostavkama, tako da OLS procjene više neće biti PLAVE ako su vaši podaci nestacionarni. Ukratko, vi to ne želite. Takođe, nema smisla imati stacionarnu varijablu objašnjenu slučajnim hodanjem, ili obrnuto.
