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- A autocorrelação afeta a previsão?
- Qual é o problema com a autocorrelação?
- Como você sabe se a autocorrelação é significativa?
- O que isso significa se não houver autocorrelação?
A autocorrelação afeta a previsão?
Uma razão pela qual você pode se preocupar com a autocorrelação é porque pode fornecer estimativas tendenciosas de parâmetros, o que significa que suas previsões podem não ser tão precisas quanto podem ser!
Qual é o problema com a autocorrelação?
A autocorrelação pode causar problemas nas análises convencionais (como a regressão de mínimos quadrados comuns) que assumem a independência das observações. Em uma análise de regressão, a autocorrelação dos resíduos de regressão também pode ocorrer se o modelo for especificado incorretamente.
Como você sabe se a autocorrelação é significativa?
Outra verificação é um gráfico de autocorrelação que mostra as autocorrelações para vários atrasos. As bandas de confiança podem ser plotadas nos níveis de confiança de 95 % e 99 %. Pontos fora desta banda indicam valores estatisticamente significativos (LAG 0 é sempre 1).
O que isso significa se não houver autocorrelação?
Especificamente, o CLRM assume que não há autocorrelação.</p>\ n<p><eu>Sem autocorrelação</eu> refere -se a uma situação em que nenhuma relação identificável existe entre os valores do termo de erro.
