Ciao a tutti
Ho disperatamente bisogno del tuo aiuto dato che sono uno studente tedesco che usa la jmp per la prima volta e non ha mai fatto un'analisi di regressione prima (imparando facendo e con alcuni libri 
Cosa succede quando si esegue una regressione lineare multipla ma esiste una autocorrelazione positiva?
Perché per prima cosa ho ipotizzato che ci sia una relazione lineare tra le variabili.
Inoltre, ottengo risultati completamente diversi da quelli attesi dalle mie statistiche descrittive. Sto guardando immobiliare e soprattutto quanto tempo ci è voluto per venderli. La variabile dipendente è il tempo che viene venduto e le variabili indipendenti sono diverse come prezzo, numero di stanze, ecc. Inoltre, per le diverse regioni ho usato variabili dummy e anche per i trimestri quando sono state vendute.
Soprattutto quei manichini sembrano sbagliati perché ho ottenuto risultati completamente diversi nelle mie statistiche descrittive. Ho omesso quelli che ho trovato migliori come riferimento
Osservazioni oltre 2'000
R2 = 0,059 ma ovviamente così piccolo perché alcune informazioni non sono state fornite come balcone giardino ecc.
Grazie mille per avermi aiutato.
Tanja
L'autocorrelazione si riferisce alle righe della tabella di dati che sono correlate in qualche modo. Ciò violerebbe un'ipotesi di regressione secondo cui le righe sono indipendenti l'una dall'altra. Penso che il tuo problema qui sia la multicollinearità o talvolta chiamato semplicemente collinearità. Questo si riferisce alle variabili nel modello che sono correlate l'una all'altra (come il costo e il numero di stanze). L'impatto di questo è variazioni gonfiate sulle stime dei parametri e modelli che non sono molto stabili. Osserva la multicollinearità nei tuoi testi di regressione e dovresti vedere una buona spiegazione dei problemi come conseguenza di ciò. La maggior parte dei testi discuterà anche alcune cose che potresti essere in grado di fare per aiutare ad alleviare il problema.
