VAR은 자동 회귀 분석이 있습니까?

VAR (벡터 자동 회귀)과 MANOVA의 차이점은 무엇입니까?

엄밀히 말하면 VAR에는 '설명 적'변수가 없습니다. 모든 것이 내생 적이라고 가정합니다. VAR에서, 일련의 다변량 의존 변수는 특정 과거 시간 단계 ( '지연')로 돌아가서 연이은 과거에 기초하여 예측 가능한 것으로 가정된다. 반대로 VARX는 VAR 모델에 설명 변수 시계열이있을 때의 모습입니다. 다변량 Y에 평행하게 실행되는 X 시리즈는 일반적으로 외인성 인 것으로 가정합니다.

VARX 모델과 마찬가지로 MANOVA에는 다변량 종속 변수와 외인성으로 간주되는 설명 변수가 있습니다. 그러나 Y 변수간에 가정 된 시계열 구조가 없으므로 모형에 지연된 항이 없습니다.

MANOVA는 종종 실험 데이터에 적용 할 필요는 없지만, 종종 X에 대한 외 생성 가정을 그럴듯하게 만듭니다. 다변량 종속 변수가있는 선형 회귀 모형입니다. 마찬가지로, VAR은 그 아래에 종속 변수의 과거와 종속 변수의 다른 부분의 과거를 기반으로 종속 변수의 한 부분의 현재를 예측하는 다변량 회귀 시스템입니다.

이것은 실제로 두 번째 차이로 이어집니다. 종종 VAR 모형은 종속 변수에 대해 대각 공분산을 가정합니다. 즉, 모형은 종속 변수의 각 부분에 대해 하나씩 추정 가능한 선형 회귀 순서로 분해됩니다. MANOVA는 일반적으로 외인성 인자 또는 과거에 의해 설명 될 수없는 종속 변수의 요소 사이에 동시 상관이있을 때 적용됩니다.

Lütkepohl (2005) 는 표준 (업데이트 된) 작업 VAR 및 관련 시계열 모델입니다.

이런 식으로 차이점에 대해 생각하고 싶습니다.

VAR은 지연 종속 변수 및 시간이 지남에 따라 관찰되는 일부 다른 독립 변수 (관측 데이터)를 갖는 회귀 시스템입니다.

MANOVA는 하나 이상의 반응이 측정되는 ANOVA의 고급 버전입니다 (실험 데이터).

둘 다에 대한 반응 또는 종속 변수가 일 변량이 아닙니다. 종속 변수로 구성된 벡터입니다.