1 Jawapan. Perkara yang anda anggap dalam model regresi linear ialah istilah ralat ialah proses hingar putih dan, oleh itu, ia mesti pegun. Tiada andaian sama ada pembolehubah bebas atau bersandar adalah pegun.
Adakah pegun diperlukan untuk regresi?
A ujian kepegunan pembolehubah diperlukan kerana Granger dan Newbold (1974) mendapati model regresi untuk pembolehubah tidak pegun memberikan keputusan palsu. … Oleh kerana kedua-dua siri semakin meningkat, iaitu tidak pegun, ia perlu ditukar kepada siri pegun sebelum menjalankan analisis regresi.
Adakah regresi linear memerlukan penyeragaman?
Dalam analisis regresi, anda perlu menyeragamkan pembolehubah bebas apabila model anda mengandungi istilah polinomial untuk memodelkan istilah kelengkungan atau interaksi. … Masalah ini boleh mengaburkan kepentingan statistik istilah model, menghasilkan pekali yang tidak tepat dan menjadikannya lebih sukar untuk memilih model yang betul.
Apakah tiga keperluan regresi linear?
Kelinearan: Hubungan antara X dan min Y ialah linear. Homoskedastisitas: Varians baki adalah sama untuk sebarang nilai X. Kebebasan: Pemerhatian adalah bebas antara satu sama lain. Kenormalan: Untuk sebarang nilai tetap X, Y diedarkan secara normal.
Adakah OLS menganggap pegun?
Mengenai tidak pegun, ia tidak dilindungi di bawah andaian OLS, jadi anggaran OLS tidak lagi menjadi BIRU jika data anda tidak pegun. Pendek kata, anda tidak mahu itu. Selain itu, tidak masuk akal untuk menjelaskan pembolehubah pegun dengan berjalan rawak, atau sebaliknya.
