Regresión binomial negativa en presencia de autocorrelación

Question

Estoy realizando una regresión binomial negativa sobre datos de frecuencia. Mi variable y tiene autocorrelación muy material en el lag 1,2.

¿Estoy en lo cierto en que la estimación del error en cualquier parámetro estimado bajo los métodos binomial negativo / glm es cuestionable bajo autocorrelación. Si es así, ¿es suficiente la prueba ols estándar de mirar la estructura residual? ¿O hay formas de corregirlo?

En términos más generales, ¿tiene sentido, cuando la autocorrelación es muy importante y en múltiples rezagos, utilizar modelos glm basados en la frecuencia, como la binomial negativa?

Answer 1

Has dado pocos detalles, así que no hay mucho que podamos decir. ¿Qué representa su variable de respuesta? ¿Cuántas observaciones? Tiempo: diario, mensual, por hora, ... obs... Usted dice: "Mi variable y tiene una autocorrelación muy importante en el lag 1,2." pero lo que importa para la regresión, no es la autocorrelación en $y$ sino la autocorrelación en los residuos. ¿También es grande? A menudo he visto que la autocorrelación desaparece cuando se encuentra un buen modelo de ajuste.

Sí, los resultados habituales, especialmente los errores estándar, son dudosos con residuos autocorrelacionados, pero tal vez se pueda salvar el día con algún tipo de errores estándar robustos. Para decir mucho más que esto realmente necesitamos algo de contexto.