Главная страница
Поиск по модели:
  
Карта сайта
Арзамас автостанция расписание автобусов
Расписание автобусов железногорск канск
Типовая технологическая схема предоставления муниципальных услуг
Рисунок к стиху парус
Должностные инструкции помощников нотариуса
Слушать музыку тест сабвуфера
Чертежи ножей и их изготовление
Суп овощной на воде калорийность
 

D критерий дарбина уотсона

Текущая версия страницы пока опытными участниками и может значительно отличаться отпроверенной 29 февраля 2012; проверки требуют. Текущая версия страницы пока опытными участниками и может значительно отличаться отпроверенной 29 февраля 2012; проверки требуют. Критерий Дарбина—Уотсона или DW-критерий —используемый для тестирования первого порядка элементов исследуемой последовательности. Наиболее часто применяется при анализе и остатков. Критерий Дарбина—Уотсона рассчитывается по следующей формуле : где — коэффициент автокорреляции первого порядка. Подразумевается, что в модели регрессии ошибки специфицированы какгде распределено. В случае отсутствия автокорреляции ; при положительной автокорреляции стремится к нулю, а при отрицательной — к 4: На практике применение критерия Дарбина—Уотсона основано на сравнении величины с теоретическими значениями и для заданного числа наблюденийчисла модели. Еслито о независимости случайных отклонений отвергается следовательно, присутствует положительная автокорреляция ; Еслито гипотеза не отвергается; Еслито нет достаточных оснований для принятия решений. Когда расчётное значение превышает 2, то с и сравнивается не сам коэффициента выражение. Также с помощью данного критерия выявляют наличие между двумя. В этом случае проверяют гипотезу о том, что фактическое значение критерия равно нулю. С помощью были получены критические значения для заданных уровней значимости. В случае, если фактическое значение критерия Дарбина—Уотсона превышает критическое, то нулевую гипотезу об отсутствии коинтеграции отвергают. Не способен выявлять автокорреляцию второго и более высоких порядков. Даёт результаты только для больших. Не подходит для моделей без свободного члена для них статистика, аналогичнаябыла рассчитана Fairbrother. Дисперсия коэффициентов будет расти, если имеет распределение, отличающееся. Для этих целей используется -критерий Дарбина. На первом шаге методом МНК строится регрессия. Затем критерий Дарбина применяется для выявления автокорреляции остатков в модели с распределёнными лагами : где — число наблюдений в модели; — оценка дисперсии коэффициента при лаговой результативной переменной. При увеличении объёма выборки распределение -статистики стремится к с нулевым иравной 1. Поэтому гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков отвергается, если фактическое значение -статистики оказывается больше, чем критическое значение нормального распределения. Ограничение данной статистики следует из её формулировки: в формуле присутствует квадратный корень, следовательно, если дисперсия коэффициента при велика, то процедура невыполнима. Текст доступен по ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Wikipedia® — зарегистрированный товарный знак некоммерческой организации.



 
001607
В освоении новой техники Вы поступаете так:
изучаете инструкцию
просите кого-нибудь помочь
полагаетесь на интуицию
© 2005 — 2016 «podarki.bz.ua» Документы на все случаи!