1 Svar. Vad du antar i en linjär regressionsmodell är att feltermen är en process med vitt brus och därför måste vara stationär. Det finns inget antagande om att varken de oberoende eller beroende variablerna är stationära.
Krävs stationaritet för regression?
A stationaritetstest av variablerna krävs eftersom Granger och Newbold (1974) fann att regressionsmodeller för icke-stationära variabler ger falska resultat. … Eftersom båda serierna ökar, d.v.s. icke-stationära, måste de omvandlas till stationära serier innan regressionsanalys utförs.
Kräver linjär regression standardisering?
I regressionsanalys,, måste du standardisera de oberoende variablerna när din modell innehåller polynomtermer för att modellera krökning eller interaktionstermer. … Detta problem kan skymma den statistiska signifikansen hos modelltermer, producera oprecisa koefficienter och göra det svårare att välja rätt modell.
Vilka är de tre kraven för linjär regression?
Linjäritet: Släktskapet mellan X och medelvärdet av Y är linjärt. Homoscedasticitet: Variansen av residual är densamma för alla värden på X. Oberoende: Observationer är oberoende av varandra. Normalitet: För alla fasta värden på X är Y normalfördelad.
Antar OLS stationaritet?
När det gäller icke-stationaritet, täcks det inte av OLS-antagandena, så OLS-uppskattningar kommer inte längre att vara BLÅA om dina data är icke-stationära. Kort sagt, det vill du inte. Det är inte heller meningsfullt att ha en stationär variabel som förklaras av en slumpmässig gång, eller vice versa.