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- ¿La autocorrelación afecta la predicción??
- ¿Cuál es el problema con la autocorrelación??
- ¿Cómo se sabe si la autocorrelación es significativa??
- ¿Qué significa si no hay autocorrelación??
¿La autocorrelación afecta la predicción??
Una razón por la que puede preocuparse por la autocorrelación es porque puede darle estimaciones de parámetros sesgados, lo que significa que sus predicciones pueden no ser tan precisas como podrían ser!
¿Cuál es el problema con la autocorrelación??
La autocorrelación puede causar problemas en los análisis convencionales (como la regresión de mínimos cuadrados ordinarios) que asumen la independencia de las observaciones. En un análisis de regresión, la autocorrelación de los residuos de regresión también puede ocurrir si el modelo se especifica incorrectamente.
¿Cómo se sabe si la autocorrelación es significativa??
Otra comprobación es una gráfica de autocorrelación que muestra las autocorrelaciones para varios retrasos. Las bandas de confianza se pueden trazar a los niveles de confianza del 95 % y 99 %. Los puntos fuera de esta banda indican valores estadísticamente significativos (el retraso 0 es siempre 1).
¿Qué significa si no hay autocorrelación??
Específicamente, el CLRM supone que no hay autocorrelación.</pag>\norte<pag><i>Sin autocorrelación</i> se refiere a una situación en la que no existe una relación identificable entre los valores del término de error.
