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dwtest

Prueba Durbin-Watson con entradas residuales

Descripción

ejemplo

p = dwtest(r,x) Devuelve el valor-Value para la hipótesis nula de que los residuos de una regresión lineal no están correlacionados.pPrueba de Durbin-Watson La hipótesis alternativa es que hay autocorrelación entre los residuos.

ejemplo

p = dwtest(r,x,Name,Value) Devuelve el valor-Value para la prueba de Durbin-Watson con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par nombre-valor.p Por ejemplo, puede realizar una prueba unilateral o calcular el valor mediante una aproximación normal.p

ejemplo

[p,d] = dwtest(___) también devuelve la estadística de prueba de Durbin-Watson, utilizando cualquiera de los argumentos de entrada de las sintaxis anteriores.d

Ejemplos

contraer todo

Cargue los datos del censo de muestra.

load census

Cree una matriz de diseño utilizando la fecha del censo () como predictor.cdate Agregue una columna de valores para incluir un término constante.1

n = length(cdate); x = [ones(n,1),cdate];

Ajuste una regresión lineal a los datos.

[b,bint,r] = regress(pop,x);

Pruebe la hipótesis nula de que no hay autocorrelación entre los residuales.r

[p,d] = dwtest(r,x)
p = 3.6190e-15 
d = 0.1308 

El valor devuelto indica el rechazo de la hipótesis nula en el nivel de significancia del 5%.p = 3.6190e-15

Cargue los datos del censo de muestra.

load census

Cree una matriz de diseño utilizando la fecha del censo () como predictor.cdate Agregue una columna de valores para incluir un término constante.1

n = length(cdate); x = [ones(n,1),cdate];

Ajuste una regresión lineal a los datos.

[b,bint,r] = regress(pop,x);

Pruebe la hipótesis nula de que no hay autocorrelación entre los residuales de regresión, frente a la hipótesis alternativa de que la autocorrelación es mayor que cero.

[p,d] = dwtest(r,x,'Tail','right')
p = 1.8095e-15 
d = 0.1308 

El valor devuelto indica el rechazo de la hipótesis nula en el nivel de significancia del 5%, en favor de la hipótesis alternativa de que la autocorrelación entre los residuos es mayor que cero.p = 1.8095e-15

Argumentos de entrada

contraer todo

Matriz de diseño para una regresión lineal, especificada como una matriz. Incluya una columna de valores en la matriz de diseño para que el modelo contenga un término constante.1

Tipos de datos: single | double

Los residuales de regresión, especificados como un vector. Obtener mediante la realización de una regresión lineal mediante una función como, o mediante el operador de barra diagonal inversa.rregress

Tipos de datos: single | double

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

Ejemplo: especifica una prueba de hipótesis de cola derecha y calcula el valor p utilizando una aproximación normal.'Tail','right','Method','approximate'

Algoritmo para calcular el valor-Value, especificado como el par separado por comas que consta de uno de estos valores:p'Method'

'exact'Calcule un valor exacto usando el algoritmo pan.p[2] Este es el valor predeterminado si el tamaño de la muestra es menor que 400.
'approximate'Calcule el-valor usando una aproximación normal.p[1] Este es el valor predeterminado si el tamaño de la muestra es 400 o mayor.

Ejemplo: 'Method','exact'

Tipo de hipótesis alternativa a evaluar, especificada como el par separado por comas que consta de y uno de los siguientes.'Tail'

'both'Pruebe la hipótesis alternativa de que la autocorrelación entre los residuos no es cero.
'right'Pruebe la hipótesis alternativa de que la autocorrelación entre los residuos es mayor que cero.
'left'Pruebe la hipótesis alternativa de que la autocorrelación entre los residuos es menor que cero.

Ejemplo: 'Tail','right'

Argumentos de salida

contraer todo

-valor de la prueba, devuelto como un valor escalar en el intervalo [0,1]. es la probabilidad de observar un estadístico de prueba tan extremo como, o más extremo que, el valor observado bajo la hipótesis nula.pp Los valores pequeños de emitir dudas sobre la validez de la hipótesis nula.p

Estadística de prueba de la prueba de hipótesis, devuelta como un valor escalar no negativo.

Más acerca de

contraer todo

Durbin-Watson test

La prueba de Durbin-Watson comprueba la hipótesis nula de que los residuales de regresión lineal no están correlacionados, frente a la hipótesis alternativa de que existe la autocorrelación.

El estadístico de prueba para la prueba de Durbin-Watson es

DW=i=1n1(ri+1ri)2i=1nri2,

Dónderi es el residuo crudo, y es el número de observaciones.in

El-valor de la prueba de Durbin-Watson es la probabilidad de observar un estadístico de prueba tan extremo como, o más extremo que, el valor observado bajo la hipótesis nula.p Un valor significativamente pequeño arroja duda sobre la validez de la hipótesis nula e indica la autocorrelación entre los residuos.p

Funcionalidad alternativa

  • Puede crear un objeto de modelo de regresión lineal utilizando o y utilizar la función de objeto para realizar la prueba de Durbin-Watson.fitlmstepwiselmdwtest

    Un objeto proporciona las propiedades del objeto y las funciones del objeto para investigar un modelo de regresión lineal ajustada.LinearModel Las propiedades del objeto incluyen información sobre estimaciones de coeficiente, estadísticas de Resumen, método de adaptación y datos de entrada. Utilice las funciones de objeto para predecir las respuestas y modificar, evaluar y visualizar el modelo de regresión lineal.

Referencias

[1] Durbin, J., and G. S. Watson. Testing for Serial Correlation in Least Squares Regression I. Biometrika 37, pp. 409–428, 1950.

[2] Farebrother, R. W. Pan's Procedure for the Tail Probabilities of the Durbin-Watson Statistic. Applied Statistics 29, pp. 224–227, 1980.

Consulte también

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Introducido en R2006a