Книга: Множественная регрессия и корреляция 2
,
т.е. последние коэффициентов
равны
.
Тест по проверке данной гипотезы состоит в следующем:
1. Построить по МНК «длинную» (unrestricted) регрессию по всем параметрам и найти для нее
.
2. Используя МНК, построить «короткую» (restricted) регрессию по первым параметрам
и найти для нее
.
3. Вычислить F -статистику:
4. Найти критическую точку распределения Фишера при выбранном уровне значимости :
.
5. Если , то гипотеза
отвергается, т.е. следует использовать «длинную» модель.
Если , то гипотеза
принимается, т.е. лучше «короткая» модель.
Тест Чоу на однородность зависимости объясняемой переменной от объясняющих
На практике нередки случаи, когда имеются две выборки пар значений зависимой и объясняющей переменных . Например, одна выборка пар значений переменных объемом
получена при одних условиях, а другая, объемом
, - при несколько измененных условиях. Необходимо выяснить, действительно ли две выборки однородны в регрессионном смысле? Другими словами, можно ли объединить две выборки в одну и рассматривать единую модель регрессии
по
(гипотеза
)?
Для проверки гипотезы применяется тест Чоу (Chow), состоящий в следующем:
1. Используя МНК, построить модель по выборке объемом и найти для нее
.
2. Пусть есть основание предполагать, что вся выборка состоит из двух подвыборок объемами и
соответственно. Для каждой из них строится линейная регрессия.
- сумма квадратов отклонений значений
от регрессионных значений
, посчитанных по первой подвыборке,
– сумма квадратов отклонений значений
от регрессионных значений
, посчитанных по второй подвыборке.
3. Вычислить F – статистику:
,
где – число объясняющих переменных модели.
4. Найти критическую точку распределения Фишера при выбранном уровне значимости .
5. Если , то мы можем объединить две выборки в одну. Если
, то необходимо использовать две модели.
Тесты на гетероскедастичность
Гомоскедастичность – дисперсия каждого отклонения одинакова для всех значений
.
Гетероскедастичность – дисперсия объясняемой переменной (следовательно, и случайных ошибок) непостоянна.
В тестах на гетероскедастичность проверяется основная гипотеза (т.е. модель гомоскедастична) против альтернативной гипотезы
: не
(т.е. модель гетероскедастична).
Тест Гольдфельда – Куандта (Goldfeld - Quandt)
Этот тест применяется, как правило, когда есть предположение о прямой зависимости дисперсии ошибок от величины некоторой объясняющей переменной, входящей в модель.
Предполагается, что имеет нормальное распределение. Тест включает в себя следующие шаги:
1. Упорядочить данные по убыванию (или по возрастанию) той независимой переменной, относительно которой есть подозрение на гетероскедастичность.