かつて、「誤差項 (およびその他の多くの要因) の独立性を簡単に仮定するにはどうすればよいでしょうか?」という質問を受けました。
多くの分野では、データは必然的に「自己相関」するためです。
たとえば、正規性と非自己相関を仮定する典型的なツールである管理図は、明確に自己相関しています (範囲のみが問題です)。
明らかに、生産プロセスは外気温、オペレーターの状態、湿度などの影響を受けます。これらはすべて、季節の変化および/または連続する何らかのパターンの影響を明確に受けます。
したがって、これらの要因の影響を受けて、結果変数は必然的に特定のパターンに従います。
もちろん、製造業者は常に「状態の一貫性」に焦点を当てているため、その程度は小さいでしょう。その結果、これらの要因はすべて無視できます (ただしゼロにはなりません)。
同様に、他の多くのものは必然的に何らかのパターンに従います。
だから私は間違っていると思いますか？
自己相関がないので、少しの自己相関違反を受け入れることができますか?
