7.3 Автокорреляцияны жою
Егер регрессия теңдеуінің кездейсоқ мүшелері
(1)
қатынасымен берілсе, мұнда кездейсоқ шама, онда бірінші ретті автокорреляция болады. Берілген бақылаудағы кездейсоқ мүше тек қана алдыңғы бақылаудағы мүшемен байланысты. Егер болса, онда автокорреляция оң болады; егер болса, онда автокорреляция теріс болады, ал егер болса, онда автокорреляция болмайды. Егер бастапқы регрессия теңдеуінде белгілі болса
(2)
авторегрессиялық өрнектеу жасауға болады. Осы теңдеуді алдыңғы номер үшін жазайық
(3)
(3) теңдеудің екі жағын бірдей -ға көбейтіп, (2) теңдеуден шегереміз
Жаңа айнымалылар енгізетін болсақ
онда (1) есепке алып, соңғы теңдеуді мына түрде жазуға болады.
(4)
(1) теңдеуінде кездейсоқ шамаларға Гаусс-Марков шарты орындалады деп есептеп, (4) моделінде автокорреляция жоқ деп тұжырым жасауға болады. Бұл жағдайда ең кіші квадраттар әдісін пайдаланып коэффициенттерінің бағасын табуға болады. Олар бастапқы (2) теңдеуінің де жылжымаған және тиімді бағалары болады. Бірақта мәселе шамасының белгісіз болуында. Нокран-Оркат әдісі параметрлерін анықтауда итерациялық процесс болып табылады.
1-ші саты түрінде - регрессияны бағалау
2-ші саты қалдықтарды есептеу.
3-ші саты мына түрдегі регрессияны бағалау
мұнда кездейсоқ мүше.
4-ші саты -ның бағаланған мәні үшін өрнектелген теңдеуден
коэффициенттерінің бағалары сандарын анықтау. Мұнда
, , .
5-ші саты егер алдыңғы итерацияда берілген дәлдікпен табылған бағалар сәйкес бағалардай болмаса, онда екінші сатыға қайта ораламыз.
Достарыңызбен бөлісу: |