Exponenta Banner
exponenta event banner

dwtest

Тест Дурбина-Ватсона с объектом модели линейной регрессии

свернуть все на странице

Синтаксис

p = dwtest (mdl)
p = dwtest (mdl, метод)
p = dwtest (mdl, метод, хвост)
[p, DW] = dwtest (___)

Описание

пример

p = dwtest(mdl) возвращает значение p теста Дурбина-Ватсона для остатков модели линейной регрессии mdl. Нулевая гипотеза заключается в том, что остатки являются некоррелированными, и альтернативная гипотеза состоит в том, что остатки являются автокоррелированными.

p = dwtest(mdl,method) определяет алгоритм вычисления значения p.

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

[p,DW] = dwtest(___) также возвращает статистику Дурбина-Ватсона, используя любую из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Определите, имеет ли подогнанная модель линейной регрессии автокоррелированные остатки.

Загрузить census и создайте модель линейной регрессии. 

load census
mdl = fitlm(cdate,pop);

Найдите значение p теста автокорреляции Дурбина-Ватсона. 

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

Малое значение p указывает, что остатки являются автокоррелированными.

Входные аргументы

свернуть все

Модель линейной регрессии, заданная как LinearModel объект, созданный с помощью fitlm или stepwiselm.

Алгоритм вычисления значения p, указанного как одно из следующих значений:

  • 'exact' - Вычислите точное значение p по алгоритму Пана [2].

  • 'approximate' - Вычислите значение p, используя нормальное приближение [1].

Значение по умолчанию: 'exact' если размер выборки меньше 400, и 'approximate' в противном случае.

Тип альтернативной гипотезы для проверки, определяемый как одно из следующих значений:

СтоимостьАльтернативная гипотеза
'both'

Последовательная корреляция не равна 0.

'right'

Последовательная корреляция больше 0 (правосторонний тест).

'left'

Последовательная корреляция меньше 0 (левосторонний тест).

dwtest проверяет, mdl не имеет последовательной корреляции против указанной альтернативной гипотезы.

Выходные аргументы

свернуть все

p-значение теста, возвращаемое как числовое значение. dwtest проверяет, являются ли остатки некоррелированными, против альтернативы, что автокорреляция существует среди остатков. Небольшое значение p указывает, что остатки являются автокоррелированными.

Статистическое значение Дурбина-Уотсона, возвращаемое как неотрицательное числовое значение.

Подробнее

свернуть все

Тест Дурбина-Уотсона

Тест Дурбина-Уотсона проверяет нулевую гипотезу о том, что остатки линейной регрессии данных временных рядов некоррелированы, против альтернативной гипотезы о существовании автокорреляции.

Статистика теста Дурбина-Ватсона:

DW=∑i=1n−1 (ri + 1 − ri) 2∑i=1nri2,

где ri - i-й необработанный остаток, а n - число наблюдений.

P-значение теста Дурбина-Уотсона - это вероятность наблюдения проверочной статистики как экстремальной или более экстремальной, чем наблюдаемая величина при нулевой гипотезе. Значительно небольшое значение p ставит под сомнение достоверность нулевой гипотезы и указывает на автокорреляцию среди остатков.

Ссылки

[1] Дурбин, Дж. и Г. С. Уотсон. «Тестирование последовательной корреляции в регрессии наименьших квадратов I». Biometrika 37, pp. 409-428, 1950.

[2] Прощай, Р. В. Пан «Процедура определения вероятностей хвоста статистики Дурбина-Уотсона». Прикладная статистика 29, стр. 224-227, 1980.

Расширенные возможности

См. также

| | |

Темы

Представлен в R2012a

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка