Ytバツτm
Yt= α + βバツ¯t+ あなたt、(1 )
バツ¯t= 1m∑h = 0m − 1バツt m − h。
tバツ30 (t − 1 )+ 1、。。。、X30 トン
Yt= α + βバツ¯(w )t+ あなたt、(2 )
と
バツ(w )t= ∑h = 1m − 1whバツt m − h。
whwh= g(h 、α )gα
モデル(2)はモデル(1)を入れ子にするため、という仮説をテストできます。wh= 1m
非回帰設定では、集計が時系列のプロパティを変更できることを示す結果があります。たとえば、短期メモリを持つAR(1)プロセスを集約する場合(時系列の2つの観測値間の相関は、それらの間の距離が大きくなるとすぐに消滅します)、長期メモリを持つプロセスを取得できます。
したがって、答えを要約すると、集計データに対する統計の適用の妥当性は統計的な問題であるということです。モデルに応じて、有効なアプリケーションであるかどうかの仮説を立てることができます。