Statistics
Statistics · 28. août 2024
Skewness and kurtosis describe the shape of a data distribution. Skewness uses the third power to measure asymmetry around the mean, identifying whether the tails are shifted to the left or right. Kurtosis, using the fourth power, measures the "sharpness" of the peaks and the weight of the tails, giving more importance to extreme values. Unlike skewness, which is directional, kurtosis focuses on the magnitude of the deviations.
Statistics · 14. février 2024
In regression analysis, heteroskedasticity and autocorrelation significantly impact model accuracy. Heteroskedasticity involves variable error variances, while autocorrelation means time-correlated residuals, both requiring tests like Breusch-Pagan and Durbin-Watson for detection and correction.
Statistics · 14. février 2024
En analyse statistique, l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation influencent les modèles de régression. L'hétéroscédasticité apparaît lorsque la variance des résidus n'est pas constante, impactant la précision des erreurs standard. L'autocorrélation survient quand les résidus sont corrélés dans le temps, courante en séries temporelles. Détectables par les tests de Breusch-Pagan (hétéroscédasticité) et Durbin-Watson (autocorrélation), ces phénomènes nécessitent des ajustements.