1 Odgovor. V modelu linearne regresije domnevate, da je izraz napake proces belega šuma in zato mora biti nepremičen. Ni predpostavke, da sta bodisi neodvisne bodisi odvisne spremenljivke stacionarne.
Ali je za regresijo potrebna stacionarnost?
A potreben je preizkus stacionarnosti spremenljivk, ker sta Granger in Newbold (1974) ugotovila, da regresijski modeli za nestacionarne spremenljivke dajejo napačne rezultate. … Ker se obe vrsti povečujeta, torej nestacionarni, ju je treba pred izvedbo regresijske analize pretvoriti v stacionarne serije.
Ali linearna regresija zahteva standardizacijo?
Pri regresijski analizi morate standardizirati neodvisne spremenljivke, če vaš model vsebuje polinomske izraze za modeliranje izrazov ukrivljenosti ali interakcij. … Ta težava lahko prikrije statistično pomembnost modelnih izrazov, ustvari nenatančne koeficiente in oteži izbiro pravega modela.
Katere so tri zahteve za linearno regresijo?
Linearnost: Razmerje med X in povprečjem Y je linearno. Homoskedastičnost: Varianca ostanka je enaka za katero koli vrednost X. Neodvisnost: Opazovanja so neodvisna drug od drugega. Normalnost: Za katero koli fiksno vrednost X je Y normalno porazdeljen.
Ali OLS predpostavlja stacionarnost?
Glede na nestacionarnost, ni zajeto v predpostavkah OLS, zato ocene OLS ne bodo več MODRE, če vaši podatki niso stacionarni. Skratka, tega ne želite. Prav tako ni smiselno imeti stacionarne spremenljivke razloženo z naključnim sprehodom ali obratno.
