Кривая линейно зависящая от времени значит, что график нашей функции должен стремиться к прямой линии
Не преувеличивайте значение линейной аппроксимации — это всего лишь навсего исторический линейный тренд. Никакой логарифм цены туда не обязан сходиться, это не состояние равновесия, чтобы туда сходиться
Конечно наша модель линейной регрессии рейтинга Хабра-топиков получилось не самой удачной. Нам удалось объяснить не более, чем половину вариативности данных. Факторы надо чинить, чтобы избавляться от неоднородной дисперсии, с автокорреляцией тоже непонятно. Вообще данных маловато для сколь-нибудь серьезной оценки.
Я бы сказал, Вы выбрали абсолютно неудачный пример для этой давно избитой темы. Основная проблема — это вовсе не неоднородность «дисперсии» (на которую вообще говоря асимптотически наплевать) и не автокорреляция в остатках (остатки в форме Вайта или Нью-Веста вполне себе помогают закрыть на них глаза). Основная причина «неудачности» модели — нарушение, пожалуй, куда более важной предпосылки — экзогенности регрессоров, которая ведет к смещенности оценок при оценке МНК
Очевидно, что не только количество просмотров, комментариев, закладок и шэрингов оказывает эффект на рейтинг статьи, но и наоборот: например, чем больше рейтинг, тем скорее всего больше и закладок у этой статьи. Тут необходимо решать систему одновременных уравнений или воспользоваться методом инструментальных переменных
Ну и
принято считать, что при t > 2 фактор является значимым для модели
Иногда, две ошибки лучше, чем одна: они могут привести все же к правильному ответу.
Когда выносите из-под знака суммирования все множители, которые не зависят от i, вы потеряли минус при 2LX в последней скобке и в последующих двух формулах этого минуса также нет. Но когда вы получаете корни уравнения, то у вас второй корень со знаком минус, хотя по формуле выше, он должен быть с плюсом. А поскольку в формуле выше должен быть минус, который вы забыли, то ответ все равно верный
Простите за занудство, скорее всего просто опечатка, но все же
Не преувеличивайте значение линейной аппроксимации — это всего лишь навсего исторический линейный тренд. Никакой логарифм цены туда не обязан сходиться, это не состояние равновесия, чтобы туда сходиться
Я бы сказал, Вы выбрали абсолютно неудачный пример для этой давно избитой темы. Основная проблема — это вовсе не неоднородность «дисперсии» (на которую вообще говоря асимптотически наплевать) и не автокорреляция в остатках (остатки в форме Вайта или Нью-Веста вполне себе помогают закрыть на них глаза). Основная причина «неудачности» модели — нарушение, пожалуй, куда более важной предпосылки — экзогенности регрессоров, которая ведет к смещенности оценок при оценке МНК
Очевидно, что не только количество просмотров, комментариев, закладок и шэрингов оказывает эффект на рейтинг статьи, но и наоборот: например, чем больше рейтинг, тем скорее всего больше и закладок у этой статьи. Тут необходимо решать систему одновременных уравнений или воспользоваться методом инструментальных переменных
Ну и это же «как грубо»
Когда выносите из-под знака суммирования все множители, которые не зависят от i, вы потеряли минус при 2LX в последней скобке и в последующих двух формулах этого минуса также нет. Но когда вы получаете корни уравнения, то у вас второй корень со знаком минус, хотя по формуле выше, он должен быть с плюсом. А поскольку в формуле выше должен быть минус, который вы забыли, то ответ все равно верный
Простите за занудство, скорее всего просто опечатка, но все же