1 Răspuns. Ceea ce presupuneți într-un model de regresie liniară este că termenul de eroare este un proces de zgomot alb și, prin urmare, trebuie să fie staționar. Nu există nicio presupunere că variabilele independente sau dependente sunt staționare.
Este necesară staționaritatea pentru regresie?
Un test de staționaritate al variabilelor este necesar deoarece Granger și Newbold (1974) au descoperit că modelele de regresie pentru variabilele nestaționare dau rezultate false. … Deoarece ambele serii sunt în creștere, adică nestaționare, ele trebuie convertite în serii staționare înainte de a efectua analiza de regresie.
Regresia liniară necesită standardizare?
În analiza de regresie, trebuie să standardizați variabilele independente atunci când modelul dvs. conține termeni polinomi pentru a modela termenii de curbură sau de interacțiune. … Această problemă poate ascunde semnificația statistică a termenilor modelului, poate produce coeficienți impreciși și poate face mai dificilă alegerea modelului corect.
Care sunt cele trei cerințe ale regresiei liniare?
Liniaritate: Relația dintre X și media lui Y este liniară. Homoscedasticitate: Varianța reziduului este aceeași pentru orice valoare a lui X. Independență: Observațiile sunt independente unele de altele. Normalitate: pentru orice valoare fixă a lui X, Y este distribuit în mod normal.
OLS presupune staționaritate?
În ceea ce privește non-staționaritatea, nu este acoperită de ipotezele OLS, așa că estimările OLS nu vor mai fi ALBASTRĂ dacă datele dvs. sunt nestaționare. Pe scurt, nu vrei asta. De asemenea, nu are sens să existe o variabilă staționară explicată printr-o plimbare aleatorie sau invers.
