Cтраница 3
Анализ автокорреляций - достаточно известный и популярный инструмент статистического анализа, поэтому читатель должен иметь под рукой соответствующую программу для расчетов на ЭВМ. Подобные программы входят в большинство стандартных пакетов программ для ЭВМ. [31]
Функция автокорреляции используется при изучении статистической структуры фототелеграфных и телевизионных сообщений, позволяя вычислить избыточность сообщений. [32]
Функция автокорреляции выходного сигнала выражается через функцию автокорреляции входного сигнала и импульсную переходную функцию линейной системы с помощью двойного интегрального оператора. [33]
Отсутствие автокорреляции остаточных величин обеспечивает состоятельность и эффективность оценок коэффициентов регрессии. Особенно актуально соблюдение данной предпосылки МНК при построении регрессионных моделей по рядам динамики, где ввиду наличия тенденции последующие уровни динамического ряда, как правило, зависят от своих предыдущих уровней. [34]
От истинной автокорреляции остатков следует отличать ситуации, когда причина автокорреляции заключается в неправильной спецификации функциональной формы модели. В этом случае следует изменить форму связи факторных и результативного признаков, а не использовать специальные методы расчета параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции остатков. [35]
Отсутствие автокорреляции остаточных величин обеспечивает состоятельность и эффективность оценок коэффициентов регрессии. Особенно актуально соблюдение данной предпосылки МНК при построении регрессионных моделей по рядам динамики, где ввиду наличия тенденции последующие уровни динамического ряда, как правило, зависят от своих предыдущих уровней. [36]
От истинной автокорреляции остатков следует отличать ситуации, когда причина автокорреляции заключается в неправильной спецификации функциональной формы модели. В этом случае следует изменить форму связи факторных и результативного признаков, а не использовать специальные методы расчета параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции остатков. [37]
При положительной автокорреляции отклонения, возникающие на смежных тактах управления, вероятнее всего, имеют одинаковые знаки. Оптимальная система при этом не только компенсирует отклонение, существующее в момент ввода данных, но и стремится предугадать отклонение, которое возникает в течение производственного цикла. [38]
Что такое автокорреляция, каковы некоторые из ее причин. Объясните, как она влияет на толкование уравнения регрессии и расскажите о роли критерия Дарбина-Уотсона в определении присутствия автокорреляции. [39]
Следовательно, автокорреляция первого порядка ошибок МНК отсутствует. [40]
Найдите функцию автокорреляции / С ( т) случайного процесса X ( t), рассмотренного в задаче 7.4, предполагая, что выполнены все условия, обеспечивающие его стационарность в широком смысле. [41]
Для уменьшения автокорреляции применяют различные методы. Почти все они преследуют цель исключения основной тенденции ( тренда) из первоначальных данных. [42]
Для проверки автокорреляции использован критерий Дар-бина - Уотсона. Его величина определяет корректность найденного уравнения регрессии. [43]
Дисперсия функции автокорреляции характеризует интенсивность таких выбросов. [44]
Частный коэффициент автокорреляции используется для определения степени автокорреляции внутри временного ряда. Таким образом, в ряде AR ( 2) текущее значение переменной обладает значимой корреляцией только со значениями, отстоящими на 1 и 2 временных лага назад. В ряде AR ( 4) значимыми будут частные коэффициенты автокорреляции с лагами от одного до четырех периодов, но коэффициенты с более высокими лагами не будут значимо отличаться от нуля. [45]