Como estimar efeitos da sazonalidade
efeitos da sazonalidade podem ser correlacionados com ambas as variáveis dependentes e independentes. A fim de evitar confundir os efeitos da sazonalidade com os de suas variáveis independentes, você precisa controlar explicitamente para a época em que é observada a medição.
Se você incluir variáveis dummy para estações, juntamente com as outras variáveis independentes relevantes, é possível obter, simultaneamente, melhores estimativas de ambos sazonalidade e os efeitos das outras variáveis independentes.
Considere o modelo
para uma situação em que você acredita que x provoca directamente Y. Se, no entanto, tanto x e Y são afetadas por tendências sazonais por motivos alheios à relação que eles têm uns com os outros, em seguida, x parece ter um efeito forte sobre Y.
Se sazonalidade explica significativamente variação na variável dependente e também está correlacionada com a variável independente, então você excluídas variáveis relevantes do seu modelo e ter introduzido viés em seus coeficientes estimados.
Adicionando variáveis temporada manequim à sua regressão permite que você pegar o co-movimento sazonal de suas variáveis e, portanto, apresentar argumentos mais convincentes sobre a relação causal entre as variáveis independentes (xs) e variável dependente (Y).
Se você tem uma situação em que os efeitos sazonais são prováveis, então você deve estimar um modelo como
Onde x representa a variável independente e S é sua estação dummy.