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dwtest

クラス: LinearModel

線形モデルのダービン・ワトソン検定

構文

P = dwtest(mdl)
[P,DW] = dwtest(mdl)
[P,DW] = dwtest(mdl,method)
[P,DW] = dwtest(mdl,method,tail)

説明

P = dwtest(mdl)mdl 線形モデルでダービン・ワトソン検定の p 値を返します。

[P,DW] = dwtest(mdl) は、ダービン・ワトソン統計量 DW も返します。

[P,DW] = dwtest(mdl,method) は、メソッド dwtest に p 値を計算するよう指定します。

[P,DW] = dwtest(mdl,method,tail) は対立仮説を指定します。

入力引数

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完全な近似済み線形回帰モデル。fitlm または stepwiselm を使用して構築した LinearModel オブジェクトを指定します。

p 値を計算するためのアルゴリズム。次のいずれかを指定します。

  • 'exact' — Pan のアルゴリズムを使用して正確な p 値を計算します。

  • 'approximate' ― 正規近似を使用して p 値を計算します。

標本サイズが 400 未満の場合、既定値は 'exact'、それ以外の場合は 'approximate' です。

検定する対立仮説。次のいずれかを指定します。

Tail対立仮説
'both'

系列相関が 0 ではない。

'right'

系列相関が 0 より大きい (右側検定)。

'left'

系列相関が 0 より小さい (左側検定)。

dwtest は、指定された対立仮説に対する系列相関が mdl にないかどうかを検定します。

出力引数

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検定の p 値。数値として返されます。dwtest は、残差間に自己相関があるという対立仮説に対して、残差が無相関であるかどうかを検定します。P の値が小さい場合は、残差に相関があることを示しています。

ダービン・ワトソン統計量。数値として返されます。

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国勢調査データ時系列の近似モデルの残差に自己相関のある残差があるかどうかを調べます。

国勢調査データを読み込んで、線形モデルを作成します。

load census
mdl = fitlm(cdate,pop);

ダービン・ワトソン自己相関検定の 値を求めます。

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

残差に有意な自己相関があります。

詳細

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アルゴリズム

p 値の近似計算には正規近似 [1] を使用します。正確な計算には Pan のアルゴリズム [2] を使用します。

参照

[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.

参考

トピック