autocorrelation câu

• What is Serial Correlation (Autocorrelation)?
  Hiện tượng tự tương quan ( Autocorrelation or Serial correlation)
• Autocorrelation (same as Serial Correlation)
  Hiện tượng tự tương quan ( Autocorrelation or Serial correlation)
• Autocorrelation (same as Serial Correlation)
  Hiện tượng tự tương quan ( Autocorrelation or Serial correlation)
• Assumption 5: No autocorrelation between the disturbances.
  Giả thiết 5: Không có tự tƣơng quan giữa các nhiễu.
• Null Hypothesis: No first-order autocorrelation.
  Với giả thiết Ho: Không có tương quan chuỗi(no first-order autocorrelation)
• Thus, we can conclude that there is no presence of autocorrelation in the model.
  Ta có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
• Null hypothesis is no first-order autocorrelation
  Giả thiết: H0: no first order autocorrelation
• Null hypothesis is no first-order autocorrelation
  Giả thiết: H0: no first order autocorrelation
• H0: No autocorrelation of order one
  Giả thiết: H0: no first order autocorrelation
• H0: No autocorrelation of order one
  Giả thiết: H0: no first order autocorrelation
• H1: there is no autocorrelation
  Giả thiết: H0: no first order autocorrelation
• H1: there is no autocorrelation
  Giả thiết: H0: no first order autocorrelation
• Null Hypothesis: No first-order autocorrelation.
  Giả thiết: H0: no first order autocorrelation
• Null Hypothesis: No first-order autocorrelation.
  Giả thiết: H0: no first order autocorrelation
• For each individual we can assume that there is no autocorrelation over time.
  Đối với từng cá nhân, ta có thể giả định rằng không có tự tương quan theo thời gian.
• A series is said to be stationary when its mean, variance, and autocovariance are time invariant.
  Một chuỗi thời gian có tính dừng khi các giá trị mean, variance, autocorrelation không thay đổi theo thời gian.
• Time series models assume data are stationary, such that the mean, variance, and autocorrelation structure do not change over time.
  Một chuỗi thời gian có tính dừng khi các giá trị mean, variance, autocorrelation không thay đổi theo thời gian.
• Time series models assume data are stationary, such that the mean, variance, and autocorrelation structure do not change over time.
  Một chuỗi thời gian có tính dừng khi các giá trị mean, variance, autocorrelation không thay đổi theo thời gian.
• A stationary process has the property that the mean, variance, and autocorrelation structure do not change over time.
  Một chuỗi thời gian có tính dừng khi các giá trị mean, variance, autocorrelation không thay đổi theo thời gian.
• A stationary process has the property that the mean, variance, and autocorrelation structure do not change over time.
  Một chuỗi thời gian có tính dừng khi các giá trị mean, variance, autocorrelation không thay đổi theo thời gian.