主要内容

dwt

線形回帰モデルオブジェクトによるダ，ビン·ワトソン検定

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構文

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

説明

例

p= dwt (mdl）は，線形回帰モデルmdlの残差に対するダ，ビン·ワトソン検定のp値を返します。帰無仮説は“残差は無相関である”，対立仮説は“残差に自己相関がある”です。

p= dwt (mdl，方法）は，p値を計算するためのアルゴリズムを指定します。

p= dwt (mdl，方法，尾巴）は，対立仮説を指定します。

［p，DW= dwtest(___）は，前の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせを使用して，ダ，ビン·ワトソン統計量も返します。

例

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ラ@ @ブスクリプトを開く

当てはめた線形回帰モデルの残差に自己相関があるかどうかを判別します。

人口普查デ，タセットを読み込み，線形回帰モデルを作成します。

负载人口普查MDL = fitlm(cdate,pop);

ダ，ビン·ワトソン自己相関検定のp値を求めます。

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

小さいp値は，残差に自己相関があることを示します。

入力引数

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線形回帰モデル。fitlmまたはstepwiselmを使用して作成したLinearModelオブジェクトとして指定します。

P値を計算するためのアルゴリズム。次のいずれかの値を指定します。

  • “准确”-潘のアルゴリズム[２]を使用して，厳密なp値を計算します。

  • “近似”-正規近似[1]を使用してp値を計算します。

既定値は，標本サ400未満である場合は“准确”，それ以外の場合は“近似”です。

検定する対立仮説のタ@ @プ。次のいずれかの値を指定します。

値 対立仮説
“两个”

系列相関が0ではない。
“对”

系列相関が0より大きい(右側検定)。
“左”

系列相関が0より小さい(左側検定)。

dwtは，指定された対立仮説に対して，系列相関がmdlにない，という仮説が正しいかどうかを検定します。

出力引数

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検定のp値。数値として返されます。dwtは，残差間に自己相関があるという対立仮説に対して，残差が無相関であるかどうかを検定します。小さいp値は，残差に自己相関があることを示します。

ダ，ビン·ワトソン統計量。非負の数値として返されます。

詳細

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ダ，ビン·ワトソン検定

ダービン・ワトソン検定は,時系列データの線形回帰残差は無相関であるという帰無仮説を,自己相関があるという対立仮説に対して検定します。

ダ，ビン·ワトソン検定の検定統計量は次のようになります。

D W ＝ ∑ 我 ＝ 1 n − 1 （ r 我 + 1 − r 我 ） 2 ∑ 我 ＝ 1 n r 我 2 ，

ここで，r我はI番目の生の残差，nは観測値の個数です。

ダービン・ワトソン検定のp値は帰無仮説に基づく観測値と同様に極端な検定統計量またはより極端な統計量が観測される確率です。非常に小さいp値は，帰無仮説の妥当性が疑わしく，残差間に自己相関があることを示します。

参照

[1]德宾，J.和G. S.沃森。最小二乘回归中序列相关性的检验生物计量学37，第409-428页，1950。

[2] Farebrother, R. W. Pan的“德宾-沃森统计的尾部概率的程序。”应用统计学29，页224-227,1980。

拡張機能

バ，ジョン履歴

R2012aで導入

参考

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トピック