Studiez o serie temporală univariată și discretă. Știu că reziduurile ar trebui să fie efectiv aleatorii și să se potrivească bine și ar trebui să aibă o formă de clopot.

Parcela de mai jos sugerează că reziduurile sunt efectiv aleatoriu?

complot rezidual

Comentarii

  • Bine ați venit pe site, @Marco. Habar n-am ce întrebi. Puteți să vă clarificați întrebarea?
  • mulțumesc. Studiez o serie de timp cu o abordare clasică. Vreau ca cineva să descrie acest grafic și să-mi spună dacă acest grafic descrie efectiv reziduurile în mod aleatoriu.
  • Ce ' reprezintă axa y (verticală) din grafic? ?
  • Este bine să ne uităm la modul în care sunt distribuite reziduurile. Cu toate acestea, această histogramă vă spune foarte puțin despre aparenta lor " aleatorie. " Pentru aceasta, trebuie să comparați reziduurile la alte date pe care le dețineți, inclusiv variabila dependentă și orice alte variabile care ar putea să nu fi fost implicate în montaj. Doriți ca reziduurile să pară independente de toate celelalte variabile.
  • În plus față de comentariile utile ale whuber ', o modalitate de a încerca excluderea modelelor non-aleatorii în reziduuri înseamnă crearea unui diagramă de dispersie a reziduurilor (pe axa verticală) împotriva variabilei dependente sau a valorilor prezise ale acesteia (pe axa orizontală). În mod ideal, nu s-ar vedea nicio creștere sau scădere sistematică a mediei sau a variației pe măsură ce s-a deplasat de la stânga la dreapta.

    • Răspuns

    Bine ați venit la CrossValidated, Marco!

    Dacă v-am înțeles corect, folosiți Least Squares Estimator (LSE) pentru dvs. problema de regresie. Pentru a funcționa eficient, LSE necesită într-adevăr reziduuri distribuite în mod normal. O modalitate bună de a verifica acest lucru este să aruncați o privire la așa-numitul grafic Q-Q : desenați cuantilele reziduurilor obținute față de cuantilele normale teoretice. Dacă vedeți ceva ca o linie în complotul QQ – ați terminat – presupunerea normalității este îndeplinită.

    Dar vreau să vă încurajez să fiți atenți, trebuie să verificați și alte ipoteze necesare pentru LSE : independența reziduurilor și homoscedasticitate .

    Sper că vă va ajuta!

    Comentarii

    • Regresia liniară necesită erori normale ??
    • @kirk, regresia liniară în sine nu, dar estimatorul Least Squares pentru regresia liniară este echivalent cu estimatorul de maximă probabilitate cu erori gaussiene. De aceea ' este motivul pentru care se presupune adesea că erorile ar trebui distribuite în mod normal. Și, după cum am obținut din întrebare (referință la curba clopotului), acesta este exact ceea ce vi se cere să verificați.

    Răspuns

    Mai întâi curba pe care ați desenat-o nu este soneria pe care o căutați.„ Clopotul ”dvs. ar trebui să fie mai mult așa:

    introduceți descrierea imaginii aici

    Istograma dvs. desenată ca o diagramă cu bare (glumă! Excel încurajează lucruri cumplite) pare destul de apropiată de asta.

    Cu toate acestea, histogramele sunt nu este o modalitate foarte bună de a verifica normalitatea reziduurilor .

    După cum sa discutat aici , uneori – și în funcție de alegerile dvs. pentru unde merg barele histogramei, același set de valori ar putea arăta la fel de diferit ca acestea:

    Înclinare vs clopot

    Doar să repet – acestea sunt două histograme diferite ale aceleași numere. Estimările densității nucleului și, mai bine, graficele QQ (cel puțin odată ce ați învățat cum să le citiți) sunt semnificativ mai informative. Dacă trebuie să utilizați histograme, folosiți o mulțime de pubele și faceți mai multe.

    Lasă un răspuns

    Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *