Autocorrelação

mesmo que o modelo não tenha intercepto. ① Na presença de heterocedasticidade, o estimador de MQO é viesado e não se pode confiar nos procedimentos de testes usuais (F e t), já que o estimador além de viesado, é ineficiente. ② Na presença de autocorrelação dos resíduos, os estimadores de MQO são não viesados e consistentes. ③ Quanto maior for a variação da variável explicativa, maior será a precisão com que o coeficiente angular pode ser estimado. ④ Se R2 (coeficiente de…

modelo. Se a quinta premissa do modelo de regressão linear clássico for quebrada, surge o problema da autocorrelação. A autocorrelação implica que os termos de erro da função de regressão são correlacionados. Mesmo que os estimadores de MQO continuem sendo não-tendenciosos e apresentando distribuição normal, eles deixam de ser eficientes na presença de autocorrelação. Para detectar se a autocorrelação está presente na regressão, pode-se aplicar o teste d de Durbin-Watson. Uma vez…

Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx “Na maior parte das vezes, um processo que apresenta autocorrelação espacial negativa é de difícil interpretação.” (VIEIRA, 2009, pág. 36). Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-…

analisou-se o correlograma dos resíduos, para ver se tinham a aparência de um ruído branco. Como nem o correlograma dos resíduos do PIBC nem dos resíduos do Gini tinham a aparência de ruído branco, esse seria um indício de que existiria uma autocorrelação ou uma autocorrelação parcial entre os resíduos. O próximo passo foi analisar os correlogramas e, visualmente, estabelecer as ordens máximas “pMÁX.” e “qMÁX.” dos processos autorregressivos e de médias móveis a serem testados. Para…

- Caso 1: Verificação da homocedasticidade [x] Este é casos 1 e 2 não foram feitas as verificações da autocorrelação. No caso 7 foi verificada Autocorrelação: Nos apenas um preview. Baixe o texto original e completo: 22/11/2011 10:23 Avaliação de Imóveis Urbanos 5 de 9 http://www.ebah.com.br/content/ABAAAAfxkAI/avaliacao-imoveis-ur... Nos demais casos, a não autocorrelação foi demonstrada pela análise do gráfico dos resíduos cotejados com os valores ajustados, que…

Isto prova que a variância dos erros de previsão não é constante, mas varia de um período para outro, ou seja, há uma espécie de autocorrelação na variância dos erros de previsão (Gujarati, 2000). Supondo que o comportamento dos erros de previsão depende do comportamento das perturbações da regressão, pode-se apresentar uma justificativa para a autocorrelação na variância das perturbações. Assim, para capturar esta correlação, Engle (1982) desenvolveu o modelo autoregressivo de…

Loess, como modelo de detecção de tendência especial. Resultados Os indicadores taxa de analfabetismo e índice de pobreza explicaram 24,6% da variabilidade total das taxas de homicídio, cuja associação foi inversa. O índice de Moran revelou autocorrelação espacial entre os municípios. O modelo de regressão espacial que melhor se adequou ao estudo foi o CAR, que confirmou a associação entre índice de pobreza, analfabetismo e homicídio. Conclusões A relação inversa observada entre…

coeficientes βi são diferentes de zero se: Ti > T (25) d) Teste de Durbin-Watson: existe autocorrelação serial quando os termos de resíduo são correlacionados com os valores anteriores ou posteriores da mesma série. A má especificação do modelo de regressão, em função de resíduos na forma do modelo ou por exclusão de variáveis independentes importantes para a análise é uma das causas de autocorrelação (NADAL et. al. 2003). Isto ocorre principalmente em aplicações…

6718353 -4.779278453 151.0567443 Dc = somatório (êt-êt-1)ˆ2/somatório (êt)ˆ2 Dc=151.0567443/334.6718353= 0.4514 N= 29 k=3 ; Di= 1.078; Ds= 1.660 ; (4-ds) = 4-(1.361) = 2.34; (4-di)= 4-(1.078) =2.922 Conclusão: Há Presença de autocorrelação positiva Pois o Dc é inferior a Di

3.8. ANÁLISE DOS RESÍDUOS E A NORMALIDADE 6 3.9. SELEÇÃO DE REGRESSORAS 6 3.9.1. Cp de Mallow 6 3.9.2. Stepwise 7 3.9.2.1. Forward 8 3.9.2.2. Backward 8 3.10. REFINAMENTO DO MODELO 8 3.10.1. VIF – Multicolinearidade 9 3.10.2. Teste da Autocorrelação: Durbin-Watson 9 3.11. ANÁLISE DE INFLUÊNCIA E DE OBSERVAÇÕES DISCREPANTES 10 3.11.1. Pontos de Alavanca (leverage points) – Estatística WSSD(i) 10 3.11.2. Influência nos Valores Ajustados - DFFITS(i) 10 3.11.3. D de Cook 11 4.…