Одним із способів зменшення автокореляції є трансформувати дані перед підгонкою моделі лінійної регресії. Це може включати застосування математичної функції, як-от логарифм, квадратний корінь або обернена функція, до залежної змінної чи незалежних змінних, або до обох.1 грудня 2023 р.
В основному існує два методи зменшення автокореляції, перший з яких є найважливішим:
- Покращте підгонку моделі. Спробуйте зафіксувати структуру даних у моделі. …
- Якщо неможливо додати більше предикторів, додайте модель AR1.
Виправлення автокореляції Щоб виправити проблему автокореляції, використовуйте команду "prais" замість регресії (так само, як і під час запуску регресії), а команду "corc" нарешті після імен змінних. Нижче наведена команда для корекції автокореляції.
Інший спосіб виправити послідовну кореляцію – це змінити рівняння регресії. Це можна зробити, додавши лаг, який представляє значення залежної змінної за попередній період.
Автокореляція відноситься до ступінь кореляції тих самих змінних між двома послідовними інтервалами часу. Він вимірює, як відстала версія значення змінної пов’язана з її вихідною версією в часовому ряді. Автокореляція, як статистична концепція, також відома як послідовна кореляція.
- 1 Визначте автокореляцію. Першим кроком до зменшення автокореляції є її виявлення. …
- 2 Перетворення даних. Один із способів зменшити автокореляцію — трансформувати дані перед підгонкою моделі лінійної регресії. …
- 3 Включіть лаговані змінні. …
- 4 Використовуйте надійні методи. …
- 5 Виберіть альтернативну модель. …
- 6 Ось що ще слід враховувати.