Тест Портманто
Тест -портманто — это тип проверки статистической гипотезы, в котором нулевая гипотеза четко определена, но альтернативная гипотеза определена более свободно. Тесты, построенные в этом контексте, могут иметь свойство быть, по крайней мере, умеренно эффективными в отношении широкого диапазона отклонений от нулевой гипотезы. Таким образом, в прикладной статистике тест-портманто обеспечивает разумный способ выполнения общей проверки соответствия модели набору данных, где существует множество различных способов, которыми модель может отклоняться от основного процесса генерации данных . Использование таких тестов позволяет избежать необходимости указывать конкретный тип проверяемого вылета.
Примеры
[ редактировать ]При анализе временных рядов две хорошо известные версии теста- портманто доступны для проверки автокорреляции в остатках модели: он проверяет, ли какая-либо группа автокорреляций остаточного временного ряда отличается от нуля. Этот тест представляет собой тест Люнга-Бокса . [1] который представляет собой улучшенную версию теста Бокса-Пирса , [2] были разработаны практически в одно и то же время; Было обнаружено, что казалось бы тривиальное упрощение (опущенное в улучшенном тесте) имело пагубный эффект. [1] Этот тест-портфель полезен при работе с ARIMA моделями .
В контексте регрессионного анализа , включая регрессионный анализ со структурами временных рядов , тест-портманто , был разработан [3] что позволяет провести общую проверку возможности того, что ряд типов нелинейных преобразований комбинаций объясняющих переменных в дополнение к выбранной структуре модели должен быть включен .
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Перейти обратно: а б Люнг, генеральный менеджер; Бокс, GEP (1978). «О мере несоответствия моделей временных рядов» (PDF) . Биометрика . 65 (2): 297–303. дои : 10.1093/biomet/65.2.297 . Архивировано из оригинала 23 сентября 2017 года.
- ^ Коробка, ГЭП; Пирс, Д.А. (1970). «Распределение остаточных автокорреляций в моделях временных рядов скользящего среднего с интегрированной авторегрессией». Журнал Американской статистической ассоциации . 65 (332): 1509–1526. дои : 10.1080/01621459.1970.10481180 . JSTOR 2284333 .
- ^ Касл, Дженнифер Л.; Хендри, Дэвид Ф. (2010). «Малоразмерный тест Портманто на нелинейность» (PDF) . Журнал эконометрики . 158 (2): 231–245. doi : 10.1016/j.jeconom.2010.01.006 .
- Эндерс, В. (1995). Прикладные эконометрические временные ряды . Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья. стр. 86–87 . ISBN 0471039411 .
 | Эта статистике статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |