dwtest

Тест Дурбина-Ватсона 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 Дурбина-Ватсона на невязках линейной регрессионой модели mdl. Нулевая гипотеза заключается в том, что невязки некоррелированы, и альтернативная гипотеза заключается в том, что невязки автокоррелированы.

p = dwtest(mdl,method) задает алгоритм вычисления значения p -value.

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

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

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Определите, имеет ли подобранная линейная регрессионая модель автокоррелированные невязки.

Загрузите census набор данных и создайте линейную регрессионую модель. 

load census
mdl = fitlm(cdate,pop);

Найдите p-значение автокорреляционного теста Дурбина-Ватсона. 

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

Маленькое значение p указывает, что невязки автокоррелированы.

Входные параметры

свернуть все

Линейная регрессионая модель, заданная как LinearModel объект, созданный с помощью fitlm или stepwiselm.

Алгоритм для вычисления p -value, заданный как одно из следующих значений:

  • 'exact' - Вычислите точное p значение с помощью алгоритма Pan's [2].

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

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

Тип альтернативной гипотезы для тестирования, заданный как одно из следующих значений:

ЗначениеАльтернативная гипотеза
'both'

Последовательная корреляция не 0.

'right'

Последовательная корреляция больше 0 (правохвостый тест).

'left'

Последовательная корреляция меньше 0 (левохвостый тест).

dwtest проверяет ли mdl не имеет последовательной корреляции с заданной альтернативной гипотезой.

Выходные аргументы

свернуть все

p - значение теста, возвращенное в виде числового значения .dwtest проверяет, являются ли невязки некоррелированными, против альтернативы, которую автокорреляция существует среди невязок. Небольшое p значение указывает, что невязки автокоррелированы.

Статистическое значение Дурбина-Ватсона, возвращаемое в виде неотрицательного числового значения.

Подробнее о

свернуть все

Тест Дурбина-Ватсона

Тест Дурбина-Ватсона проверяет нулевую гипотезу о том, что линейные регрессионые невязки данных временных рядов являются некоррелированными, против альтернативной гипотезы о существовании автокорреляции.

Тестовая статистика для теста Дурбина-Ватсона

DW=∑i=1n−1(ri+1−ri)2∑i=1nri2,

где r i - i-й необработанная невязка, а n - количество наблюдений.

p значение теста Дурбина-Ватсона является вероятностью наблюдения тестовой статистики такой же экстремальной, как или более экстремальной, чем наблюдаемое значение при нулевой гипотезе. Значительно малое p-значение ставит под сомнение валидность нулевой гипотезы и указывает на автокорреляцию среди невязок.

Ссылки

[1] Дурбин, Дж., и Г. С. Уотсон. «Проверка на серийную корреляцию в регрессии наименьших квадратов I». Biometrika 37, pp. 409-428, 1950.

[2] Farebrother, R. W. Pan's «Procedure for the Tail Probabilities of the Durbin-Watson Statistic». Прикладная статистика 29, стр. 224-227, 1980.

Расширенные возможности

См. также

| | |

Темы

Введенный в R2012a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте