Exponenta Banner

dwtest

Тест Дербин-Уотсона с объектом модели линейной регрессии

свернуть все на странице

Синтаксис

p = dwtest(mdl)
p = dwtest(mdl,method)
p = dwtest(mdl,method,tail)
[p,DW] = dwtest(___)

Описание

пример

p = dwtest(mdl) возвращает p - значение Теста Дербин-Уотсона на остаточных значениях модели mdl линейной регрессии. Нулевая гипотеза - то, что остаточные значения являются некоррелироваными, и альтернативная гипотеза - то, что остаточные значения автокоррелируются.

p = dwtest(mdl,method) задает алгоритм для вычисления p - значение.

p = dwtest(mdl,method,tail) задает альтернативную гипотезу.

[p,DW] = dwtest(___) также возвращает статистическую величину Дербин-Уотсона, использующую любую из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Определите, автокоррелировала ли подбиравшая модель линейной регрессии остаточные значения.

Загрузите census набор данных и создает модель линейной регрессии. 

load census
mdl = fitlm(cdate,pop);

Найдите p-значение теста автокорреляции Дербин-Уотсона. 

p = dwtest(mdl)
p = 3.6190e-15

Маленькое p-значение указывает, что остаточные значения автокоррелируются.

Входные параметры

свернуть все

Модель линейной регрессии в виде LinearModel объект создал использование fitlm или stepwiselm.

Алгоритм для вычисления p - значение в виде одного из этих значений:

  • 'exact' — Вычислите точный p - значение с помощью алгоритма Пэна [2].

  • 'approximate' — Вычислите p - значение с помощью нормального приближения [1].

Значением по умолчанию является 'exact' когда объем выборки меньше 400, и 'approximate' в противном случае.

Тип альтернативной гипотезы, чтобы протестировать в виде одного из этих значений:

ЗначениеАльтернативная гипотеза
'both'

Последовательная корреляция не 0.

'right'

Последовательная корреляция больше 0 (тест с правильным хвостом).

'left'

Последовательная корреляция меньше 0 (лево-хвостатый тест).

dwtest тесты, ли mdl не имеет никакой последовательной корреляции, против заданной альтернативной гипотезы.

Выходные аргументы

свернуть все

p- теста, возвращенного как числовое значение. dwtest тесты, являются ли остаточные значения некоррелироваными против альтернативы, что автокорреляция существует среди остаточных значений. Маленький p - значение указывает, что остаточные значения автокоррелируются.

Значение статистической величины Дербин-Уотсона, возвращенное как неотрицательное числовое значение.

Больше о

свернуть все

Тест Дербин-Уотсона

Тест Дербин-Уотсона тестирует нулевую гипотезу, что остаточные значения линейной регрессии данных временных рядов являются некоррелироваными против альтернативной гипотезы, что автокорреляция существует.

Тестовая статистическая величина для теста Дербин-Уотсона

DW=∑i=1n−1(ri+1−ri)2∑i=1nri2,

где r, i является i th необработанная невязка и n, является количеством наблюдений.

p - значение теста Дербин-Уотсона является вероятностью наблюдения тестовой статистической величины как экстремальное значение как, или более экстремальный, чем, наблюдаемая величина по нулевой гипотезе. Значительно маленький p - значение подвергает сомнению валидность нулевой гипотезы и указывает на автокорреляцию среди остаточных значений.

Ссылки

[1] Durbin, J. и Г. С. Уотсон. "Тестируя на Последовательную Корреляцию в Регрессии Наименьших квадратов I.". Biometrika 37, стр 409–428, 1950.

[2] Farebrother, "Процедура Р. В. Пэна для Вероятностей Хвоста Статистической величины Дербин-Уотсона". Прикладная статистика 29, стр 224–227, 1980.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | |

Темы

Представленный в R2012a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка