倪同学2019-05-13 17:45:00
倪同学serial correlation和time-series有什么区别？感觉老师讲的都差不多，都是本期的和之前的有相关性，讲义上说serial correlation is often found in time series data，但是前者不影响一致性，而后者影响一致性。这两种本身具体有什么区别？
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Bingo2019-05-13 18:40:26
Bingo同学你好。
serial correlation是一种数据的现象，表现为：残差和残差之间的协方差（即变动方向）存在关联。这与多元回归的假设之一——errors are random，相违背。
异方差、序列自相关、多重共线性这三类问题都是和残差相关，都不影响估计出来的模型的一致性。
time series analysis知识点中没有强调过影响一致性这个点。如还有疑问，烦请贴出具体出处，以便为你解答。
而time series analysis是一种分析方法，当本期数据受到过去数据影响的时候，适合使用这种方法。
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讲义106页Model Misspecification，three types of model misspecification中有Time-Series Misspecification，老师说这三种misspecification都会影响一致性。我记得面授的时候问老师，老师说可以用time-series的AR model解决serial correlation。所以我想他们是共通的，但是为什么一个影响一致性一个却又不影响？
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同学你好。
讲义当中确实提及了三类model misspecification，是说数据会存在一些问题，影响模型的一致性。
其中一种是和时间序列相关的。比如本季度的销售额会受到上一季度销售额影响，变量之间存在关联。
为了解决这一类数据上的问题，可以使用AR模型进行分析。
Chris Lan2019-05-14 13:28:02
Chris Lan同学你好，
misspecification是指多元回归的问题，而不是AR模型，我在READING9里面就没搜索到misspecification这个词。
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那在讲义106页上讲的time-series misspecification是什么意思？周老师网课上讲这就是之后的time series然后就直接跳过了
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