Joe2024-07-08 21:47:16
Joe为什么10：30处老师说残差能解释yt？残差不是回归中不能解释的部分吗
回答（2）
152****19882024-07-08 23:24:22
152****1988好的残差项是不能解释Yt-1的，正因为这里能解释，所以打破了consistency，也就是不好的残差。
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那为啥老师说残差能解释yt呢？(老师说能解释yt-1是建立在能解释yt的基础上的)
爱吃草莓的葡萄2024-07-10 14:13:01
爱吃草莓的葡萄同学你好。视频中说的与同学理解的不是一个意思。
回归分析中，残差是随机的，不能解释因变量的变化的。这里说的解释，是说因变量与残差有关系，Yi与ei对应，一组自变量与因变量会有一个随机的残差。
当自变量中出现因变量的滞后项时，由于Yt与et有关，而Yt与Yt-1有关，那么意味着Yt-1与et有关，即残差与自变量有关。
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嗯，明白了，但是为什么autocorrelation且有lagged value情况下，残差t会与yt有线性关系？
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我能理解后续残差与yt-1，yt-2等等independent variables有关，导致不符合consistency的性质
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同学你好。线性是Y=aX。yt=b0+b1X1+b2yt-1+et，残差上面没有次方表示，这是一级学习线性回归的最基础的内容。如果还不好理解，有个办法可以理解，将残差比做是一个变量，你前面自变量与因变量表示的是线性关系吧，他们之间的形式和残差与因变量是一样的吧。如果残差上面是平方，那么残差与因变量就不是线性的，而是残差的平方与因变量是线性的。
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1. 我能理解你说的内容，你说的是因为残差与yt-1有线性关系，导致残差与自变量有关，所以不符合consistency性质对吧？2. 我不能理解的是为什么视频中老师说残差能解释yt？因为残差要与自变量有关的前提条件是残差与其中一个Y有关才行，然后才有因为y1,y2,y3 ... yt都是线性相关的，使得残差与所有的y都线性相关，才能使残差与因变量相关。
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同学你好。1）是的，自变量如果是因变量的滞后项，那么会导致残差存在序列相关性，从而导致参数估计不一致。2）这个问题最上面就已经解释过了。残差解释因变量，你与视频中老师表达的不是一个意思。视频中老师想说的解释是Yt与et是对应关系，而你想表达的是et能够作为解释变量解释Yt。
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