J'essaie d'estimer une régression linéaire multiple dans R avec une équation comme celle-ci:
regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0)
les demandes et les questions sont des séries chronologiques de données trimestrielles, construites avec askings <- ts(...)
.
Le problème est que j'ai obtenu des résidus autocorrélés. Je sais qu'il est possible d'ajuster la régression en utilisant la fonction gls, mais je ne sais pas comment identifier la structure d'erreur AR ou ARMA correcte que je dois implémenter dans la fonction gls.
Je voudrais essayer d'estimer à nouveau maintenant avec,
gls(rate ~ constant + askings + questions + 0, correlation=corARMA(p=?,q=?))
mais je ne suis malheureusement ni un expert R ni un expert statistique en général pour identifier p et q.
Je serais heureux si quelqu'un pouvait me donner un indice utile. Merci beaucoup d'avance!
Jo