Interaktiivsed demod ökonomeetrias

Regressiooni jääkide autokorrelatsiooni mõju
Regressiooni jääkliikmete autokorrelatsiooni mõju uurimiseks kasutatakse lineaarse mudeli \(y_i = b+ a x_i + u_i \) abil genereeritud andmeid, kus juhuslikud liikmed \(u_i\) võivad omada autokorrelatsiooni. Valimite arv m on suur ja iga valimi korral leitakse parameetri a hinnang, parameetri standardvea hinnang ning autokorrelatsiooni hindamiseks Durbin-Watsoni statistik. On näha, et
1) parameetri hinnangute keskväärtus võrdub parameetri tegeliku väärtusega nii autokorrelatsiooni puudumisel kui ka selle esinemisel, parameetri hinnang on mõlemal juhul nihketa;
2) autokorrelatsiooni esinemisel on standardvea hinnangute keskväärtus väiksem kui tegelik viga, parameetri standardvea hinnang on nihkega.