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dwtest

Prueba de Durbin-Watson con objeto de modelo de regresión lineal

Descripción

ejemplo

p = dwtest(mdl) Devuelve el valor-Value de los valores residuales del modelo de regresión lineal.pDurbin-Watson testmdl La hipótesis nula es que los residuos no están correlacionados y la hipótesis alternativa es que los residuales están autocorrelacionados.

p = dwtest(mdl,method) especifica el algoritmo para calcular el valor-Value.p

p = dwtest(mdl,method,tail) Especifica la hipótesis alternativa.

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

Ejemplos

contraer todo

Determine si un modelo de regresión lineal ajustada tiene valores residuales autocorrelacionados.

Cargue el conjunto de datos y cree un modelo de regresión lineal.census

load census mdl = fitlm(cdate,pop);

Encuentre el-valor de la prueba de autocorrelación de Durbin-Watson.p

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

El valor pequeño indica que los residuos están autocorrelacionados.p

Argumentos de entrada

contraer todo

Modelo de regresión lineal, especificado como un objeto creado mediante o.LinearModelfitlmstepwiselm

Algoritmo para calcular el valor, especificado como uno de estos valores:p

  • — Calcular un valor exacto usando el algoritmo de pan.'exact'p[2]

  • — Calcular el valor utilizando una aproximación normal.'approximate'p[1]

El valor predeterminado es cuando el tamaño de la muestra es menor que, y de lo contrario.'exact'400'approximate'

Tipo de hipótesis alternativa a probar, especificada como uno de estos valores:

ValorHipótesis alternativa
'both'

La correlación serial no es 0.

'right'

La correlación serial es mayor que 0 (prueba de cola derecha).

'left'

La correlación serial es menor que 0 (prueba de cola izquierda).

comprueba si no tiene correlación serial, contra la hipótesis alternativa especificada.dwtestmdl

Argumentos de salida

contraer todo

-valor de la prueba, devuelto como un valor numérico. comprueba si los residuos no están correlacionados, con la alternativa de que la autocorrelación existe entre los residuales.pdwtest Un valor pequeño indica que los residuos están autocorrelacionados.p

Valor estadístico de Durbin-Watson, devuelto como un valor numérico 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

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.

Introducido en R2012a