Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Тест Портманто - это тип проверки статистической гипотезы, в котором нулевая гипотеза четко определена, а альтернативная гипотеза определена более свободно. Тесты, построенные в этом контексте, могут обладать свойством быть по крайней мере умеренно мощным в отношении широкого диапазона отклонений от нулевой гипотезы. Таким образом, в прикладной статистике тест Портманто обеспечивает разумный способ продолжить работу в качестве общей проверки соответствия модели набору данных, где существует множество различных способов, которыми модель может отклоняться от базового процесса генерации данных.. Использование таких тестов позволяет избежать очень точного определения конкретного типа проверяемого вылета.

Примеры [ править ]

При анализе временных рядов доступны две хорошо известные версии теста Портманто для проверки автокорреляции в остатках модели: он проверяет, отлична ли какая-либо из группы автокорреляций остаточного временного ряда от нуля. Этот тест является тест Льюнга-Box , [1] , который представляет собой усовершенствованный вариант теста Бокса-Пирса , [2] того , были разработаны , по существу , в то же время; Было обнаружено, что кажущееся тривиальным упрощение (опущенное в улучшенном тесте) имело вредный эффект. [1] Этот тест Портманто полезен при работе с ARIMA. модели.

В контексте регрессионного анализа , включая регрессионный анализ со структурами временных рядов , был разработан тест Портманто, [3] который позволяет провести общий тест на возможность того, что ряд типов нелинейных преобразований комбинаций объясняющих переменных должны были включены в дополнение к выбранной структуре модели.

Ссылки [ править ]

  1. ^ а б Ljung, GM; Коробка, GEP (1978). «О степени несовпадения моделей временных рядов» . Биометрика . 65 (2): 297–303. DOI : 10.1093 / Biomet / 65.2.297 .
  2. ^ Коробка, GEP; Пирс, Д.А. (1970). «Распределение остаточных автокорреляций в моделях временных рядов с интегрированной авторегрессией скользящего среднего». Журнал Американской статистической ассоциации . 65 (332): 1509–1526. DOI : 10.1080 / 01621459.1970.10481180 . JSTOR 2284333 . 
  3. ^ Замок, Дженнифер Л .; Хендри, Дэвид Ф. (2010). "Тест Портманто малой размерности 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 Вили и сыновья. стр.  86 -87. ISBN 0471039411.