1 Antwoord. Wat u in een lineair regressiemodel aanneemt, is dat de foutterm een witte-ruisproces is en daarom stationair moet zijn. Er is geen aanname dat de onafhankelijke of afhankelijke variabelen stationair zijn.
Is stationariteit vereist voor regressie?
Een stationariteitstest van de variabelen is vereist omdat Granger en Newbold (1974) ontdekten dat regressiemodellen voor niet-stationaire variabelen valse resultaten geven. … Aangezien beide reeksen toenemen, d.w.z. niet-stationair, moeten ze worden omgezet in stationaire reeksen voordat regressieanalyse wordt uitgevoerd.
Vereist lineaire regressie standaardisatie?
In regressieanalyse moet je de onafhankelijke variabelen standaardiseren wanneer je model polynoomtermen bevat om krommings- of interactietermen te modelleren. … Dit probleem kan de statistische significantie van modeltermen vertroebelen, onnauwkeurige coëfficiënten produceren en het moeilijker maken om het juiste model te kiezen.
Wat zijn de drie vereisten van lineaire regressie?
Lineariteit: De relatie tussen X en het gemiddelde van Y is lineair. Homoscedasticiteit: de variantie van het residu is hetzelfde voor elke waarde van X. Onafhankelijkheid: waarnemingen zijn onafhankelijk van elkaar. Normaliteit: Voor elke vaste waarde van X is Y normaal verdeeld.
Gaat OLS uit van stationariteit?
Wat betreft niet-stationariteit, het v alt niet onder de OLS-aannames, dus OLS-schattingen zullen niet langer BLAUW zijn als uw gegevens niet-stationair zijn. Kortom, dat wil je niet. Het heeft ook geen zin om een stationaire variabele te laten verklaren door een willekeurige wandeling, of omgekeerd.
