АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Алгоритм теста Дарбина-Уотсона на наличие (отсутствие) автокорреляции случайных возмущений

Читайте также:
  1. C) кезекті аттестация
  2. Cпособи опису алгоритмів
  3. III. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ИТОГОВОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ АТТЕСТАЦИИ ДЛЯ ВЫПУСКНОЙ КВАЛИФИКАЦИОННОЙ РАБОТЫ
  4. IХ. Примерный перечень вопросов к итоговой аттестации
  5. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
  6. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
  7. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
  8. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества уравнений, построенных по временным рядам.
  9. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  10. Автокорреляция уровней временного ряда. Анализ структуры временного ряда на основании коэффициентов автокорреляции
  11. Автором опыта выделен алгоритм формирования умения работать с моделями.
  12. Алгоритм sum-product

В классической регрессионной модели выполнение третьего условия Гаусса-Маркова (Соv(εtεS) = 0,при t ≠ s) гарантирует некоррелированность значений случайных членов в раз­личные моменты наблюдений и это позволяет получить несмещенные МНК-оценки с минимальной дисперсией. Зависимость значений случайных членов в различные моменты времени на­зывается автокорреляцией (сериальной корреляцией).

Формальной причиной автокорреляции в регрессионных моделях является нарушение третьего условия теоремы Гаусса-Маркова, действительной же причиной может быть: неправильная спецификация переменных (пропуск важной объясняющей переменной); использование ошибочной функциональной зависимости, а иногда и характер наблюдений (например, временные ряды), ошибка измерений.

Для проверки на автокорреляцию используется ряд крите­риев, из которых наиболее широкое применение получил тест Дарбина-Уотсона, основанный на вычислении статистики DW:

 

Последовательность его выполнения:

1.оценка модели и вычисление остатков;

2. вычисление статистики DW:

3.выбор табличных значений границ критического значения статистики: du, dL( по параметрам n, k, α);

4.определение интервала, в который попадает вычисленное значение статистики DW.

При этом возможны следующие случаи:

Наличие положительной автокорреляции: DW<dL.

Наличие отрицательной автокорреляции: DW >4-dL.

Автокорреляция отсутствует: dU≤ DW≤ 4-dU.

Зоны неопределенности: dL<DW<dUили 4- dU<DW<4-dL.

Поскольку коэффициент корреляции принимает значения -1<=r<=1 то для значений статистики DW выполняется неравенство 0<=DW<=4.

Предпосылки теста: случайные возмущения распределены по нормальному закону и гомоскедастичны

...

1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.008 сек.)