Tôi có thể tin tưởng vào hồi quy nếu các biến được tự động tương quan không?

Cả hai biến (phụ thuộc và độc lập) đều hiển thị hiệu ứng tự tương quan. Dữ liệu là chuỗi thời gian và văn phòng phẩm

Khi tôi chạy phần dư hồi quy có vẻ không tương quan. Thống kê Durbin-Watson của tôi lớn hơn giá trị tới hạn trên, do đó, có bằng chứng cho thấy các thuật ngữ lỗi không tương quan dương. Ngoài ra khi tôi vẽ ACF cho các lỗi, có vẻ như không có mối tương quan nào ở đó và thống kê Ljung-Box nhỏ hơn giá trị tới hạn.

Tôi có thể tin tưởng đầu ra hồi quy của mình không, số liệu thống kê t có đáng tin cậy không?

Các thống kê t là đáng tin cậy trong trường hợp không tự động sửa lỗi. Thực tế là phần dư không hiển thị tự động tương quan đáng kể cho thấy, theo một cách không quá nghiêm ngặt, rằng tự tương quan trong biến phụ thuộc của bạn là do tự tương quan trong biến độc lập của bạn. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là sự khác biệt giữa ý nghĩa thống kê và tầm quan trọng không có ý nghĩa thống kê trong nhiều trường hợp, ví dụ: thống kê t là 1,8 so với thống kê t là 2,8 là sự khác biệt của 1,0, do đó thiếu sự nghiêm ngặt trong tuyên bố trên.

Một cách tiếp cận khác là mô hình hóa dữ liệu bằng các kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian, đối với R, được mô tả rất ngắn gọn trong chế độ xem nhiệm vụ CRAN: Phân tích chuỗi thời gian . Các kỹ thuật này có thể giúp bạn ước tính tham số sắc nét hơn bằng cách mô hình hóa rõ ràng các cấu trúc tương quan xuyên thời gian, trong khi đó, nếu bạn không mô hình hóa chúng một cách rõ ràng, bạn hoàn toàn cho rằng cấu trúc như vậy trong dữ liệu là do biến độc lập.

Các thống kê t là không đáng tin cậy trong sự hiện diện của lỗi tự động. Tự động tương quan trong các lỗi có thể là do cấu trúc độ trễ không đủ trong các biến nhân quả hoặc cấu trúc độ trễ biến phụ thuộc không đủ. Hơn nữa, sự bất thường trong cấu trúc lỗi khiến người ta chấp nhận ngẫu nhiên không chính xác, do đó cần thận trọng để giảm bớt tác động của Xung, Chuyển cấp, Xung theo Mùa và / hoặc Xu hướng Thời gian Địa phương có thể có nhưng không được xử lý. Thử nghiệm Durbin-Watson chỉ cho thấy mối tương quan tự động đáng kể của độ trễ 1. Nếu có nói tương quan tự động của độ trễ S trong đó S là tần số đo (4,7,12, v.v.) thì thử nghiệm DW sẽ gợi ý không chính xác.