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Was sagt die Autokorrelation aus?
Mit der Autokorrelation ist es möglich, Zusammenhänge zwischen den beobachteten Ergebnissen zu verschiedenen Beobachtungszeitpunkten einer Messreihe festzustellen. Die Kreuzkorrelation gibt dagegen die Korrelation zwischen verschiedenen Merkmalen in Abhängigkeit von der Zeit an.
Warum ist Autokorrelation schlecht?
Das Vorliegen von Autokorrelation stellt eine Verletzung der Annahmen des klassischen Modells der linearen Regression (Regression, lineare) dar und führt zu einem Effizienzverlust des OLS-Schätzers (Kleinstquadratemethode, gewöhnliche) und falsch ermittelten Standardfehlern, die Testentscheidungen mittels des t-Tests …
Was bedeutet keine Autokorrelation?
Wenn das Vorzeichen und die Größe der Residuen nicht mit dem Vorzeichen und der Größe der darauf folgenden Residuen in Beziehung stehen, gibt es keine Autokorrelation, und dies impliziert, dass die Fehler des Modells unabhängig sind. …
Was tun gegen Autokorrelation?
Am einfachsten kann man Autokorrelation kontern, indem man robuste Standardfehler schätzen lässt. Wir haben oben bereits gelernt, dass die Koeffizienten nicht verzerrt sind, sondern lediglich deren Standardfehler. Schätzt man nun robuste Standardfehler, lässt sich das Problem recht bequem lösen.
Was sagt Durbin Watson?
Als generelle Faustregel für die Interpretation des Koeffizienten kann folgendes festgehalten werden: Durbin-Watson-Werte zwischen 1,5 und 2,5 sind akzeptabel, Werte unter 1 oder über 3 deuten definitiv auf Autokorrelation hin.
Wann auf Autokorrelation testen?
Was kann man gegen Multikollinearität machen?
Multikollinearität ist ein schwieriges Problem. Es gibt mehrere Möglichkeiten damit umzugehen: Variablen entfernen. Die wahrscheinlich einfachste Lösung ist, bei zwei oder mehr Prädiktoren mit hohen VIF-Werten, einen der Prädiktoren zu entfernen.
Wie erkennt man Autokorrelation?
Eine positive Autokorrelation wird durch Cluster von Residuen mit demselben Vorzeichen angezeigt. Eine negative Autokorrelation ist hingegen an raschen Wechseln der Vorzeichen von aufeinander folgenden Residuen zu erkennen. Prüfen Sie mit Hilfe der Durbin-Watson-Statistik, ob Autokorrelation vorliegt.