Cusum тестируют на структурное изменение
Тесты Cusum оценивают устойчивость коэффициентов (β) в модели линейной регрессии кратного формы y = Xβ + ε. Вывод основан на последовательности сумм или суммах квадратов, рекурсивных остаточных значений (стандартизированные ошибки прогноза "один шаг вперед") вычисленный итеративно из вложенных подвыборок данных. По нулевой гипотезе содействующего постоянства значения последовательности вне ожидаемой области значений предлагают структурное изменение в модели в зависимости от времени.
cusumtest(
графики и последовательность cusums и критические линии для проведения cusum тестируют на модели X
,y
)y
многофакторной линейной регрессии =
X
β + ε.
cusumtest(
графики с помощью данных в табличном массиве Tbl
)Tbl
. Первый numPreds
столбцы являются предикторами (X
) и последний столбец является ответом (y
).
cusumtest(___,
задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах. Например, можно задать, какой тип cusum тестируют, чтобы провести при помощи Name,Value
)'
Test
'
или задайте, включать ли прерывание в модель множественной регрессии при помощи '
Intercept
'
.
cusumtest(
графики на осях заданы ax
,___)ax
вместо текущей системы координат (gca
). ax
может предшествовать любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
Тесты Cusum имеют мало власти обнаруживать структурные изменения:
Поздно в период расчета
Когда несколько изменений производят отмены в cusums
cusum теста квадратов:
“Полезное дополнение к тесту cusum, особенно когда отклонение от постоянства [рекурсивные коэффициенты] случайно, а не систематично” [1]
Имеет большую силу для случаев, в которых несколько сдвигов, вероятно, отменят
Часто предлагается для обнаружения структурных перерывов в энергозависимости
Alpha
задает номинальные уровни значения для тестов. Фактический размер теста зависит от различных предположений и приближений что cusumtest
используется для расчета критических линий. Графики рекурсивных остаточных значений являются лучшим индикатором структурного изменения. Браун, и др. предложите, чтобы тесты “рассматривались как критерии для интерпретации данных вместо того, чтобы вести к надежным решениям” [1].
Произвести основные диагностические графики рекурсивных содействующих оценок, имеющих ту же шкалу для теста n
, войти
plot(B(:,:,n)')
recreg
производит подобные графики, опционально с помощью устойчивых полос стандартной погрешности.cusumtest
указатели первоначально постоянные данные о предикторе с помощью метода, предложенного в [1]. Если данные предиктора являются постоянными для первого numCoeffs
наблюдения и это приводят к мультиколлинеарности с прерыванием или другим предиктором, затем cusumtest
исключает предиктор из регрессий и расчета рекурсивных остаточных значений, пока его данные не изменяются. Точно так же cusumtest
временно протягивает оконечно постоянные предикторы от обратных регрессий. Первоначально постоянные предикторы в обратных регрессиях или оконечно постоянные предикторы в прямых регрессиях, не протянуты cusumtest
, и может вести, чтобы оценить дефицит в терминальных итерациях.
cusumtest
вычисляет критические линии для вывода чрезвычайно различными способами к двум тестовым статистическим данным. Для cusums, cusumtest
решает нормальное уравнение CDF в [1] динамически для каждого значения Alpha
. Для cusums теста квадратов, cusumtest
интерполирует значения параметров из таблицы в [2], с помощью метода, предложенного в [1]. Объемы выборки со степенями свободы меньше чем 4 ниже сведенных в таблицу значений и cusumtest
не может вычислить критические линии. Объемы выборки со степенями свободы, больше, чем 202, выше сведенных в таблицу значений и cusumtest
использует критическое значение, сопоставленное с самым большим сведенным в таблицу объемом выборки.
[1] Браун, R. L. Дж. Дербин и Дж. М. Эванс. “Методы для Тестирования Постоянства Отношений Регрессии В зависимости от времени”. Журнал Королевского Статистического Общества, Серий B. Издание 37, 1975, стр 149–192.
[2] Durbin, J. “Тесты для Последовательной Корреляции в Регрессионном анализе На основе Периодограммы Остаточных значений Наименьших квадратов”. Biometrika. Издание 56, 1969, стр 1–15.
LinearModel
| chowtest
| fitlm
| recreg