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Pina · 2019年12月01日

Trend Model 不是类似于一元回归,为什么会有serial correlation 的问题?



老师好, Trend Model 不是类似于一元回归,为什么会有serial correlation 的问题? serial correlation 不是指残差项互相correlated, 检验的时候就是看cov(εi,εj)是否等于0?但这里就一个残差项 ,没有εi and εj, 
为什么会有serial correlation 的问题?谢谢。




Pina · 2019年12月01日

哦 是因为一元回归里的也有很多残差项 (每个点都有一个残差项) 所以不是就一个残差项。 明白了。 前面想多了。

Pina · 2019年12月01日

而且不是测试cov(εi,εj) =0 , 是测试correlatoin(εi,εj) 是否=0.

1 个答案
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星星_品职助教 · 2019年12月01日

同学你好,

看到你的问题和后续评论,对序列自相关的理解是没问题的。Trend model就是一元回归的形式,只不过X变量是时间数据。
一元回归也是存在序列自相关和异方差的问题的,只不过在课程和原版书的顺序上,这两个问题和多重共线性一起统一放在了多元回归里讲。
有序列自相关的原因就是你在评论里理解的那样,没毛病。无论是纯一元/多元回归,trend model还是后续的AR model,都可能有序列自相关的问题。
此外无论是测试cov还是correlation其实都是一样的,因为cov和correlation是可以相互转化的,加油~










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