डर्बिन वॉटसन ने आँकड़ा परीक्षण किया

Question

मैंने अपने प्रतिगमन मॉडल में DW परीक्षण को R में लागू किया और मुझे 1.78 का DW परीक्षण आँकड़ा और 2.2e-16 = 0 का p-मान मिला।

क्या इसका मतलब यह है कि अवशिष्टों के बीच कोई स्वसंबंध नहीं है क्योंकि प्रतिमा एक छोटे पी-मान के साथ 2 के करीब है या इसका मतलब यह है कि यह प्रतिमा 2 के करीब है, पी-मान छोटा है और इस प्रकार हम वहां मौजूद अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं कोई निरंकुशता नहीं?

Comments

क्या आपके प्रतिगमन में रजिस्टरों के रूप में निर्भर चर के अंतराल शामिल हैं?

— कलरस्टैटिस्टिक्स

Answer 1

आर में, पैकेज durbinWatsonTest()से फ़ंक्शन carसत्यापित करता है कि रैखिक मॉडल से अवशेषों का सहसंबंध है या नहीं:

• अशक्त परिकल्पना ($\text{H}_0$) यह है कि अवशिष्टों के बीच कोई संबंध नहीं है, अर्थात, वे स्वतंत्र हैं।
• वैकल्पिक परिकल्पना ($\text{H}_a$) यह है कि अवशिष्ट स्वतःसंबंधित हैं।

जैसा कि पी मूल्य शून्य से पास था इसका मतलब है कि कोई शून्य को अस्वीकार कर सकता है।

Answer 2

यदि आप DW परीक्षण पर विश्वास करते हैं, तो हाँ, यह इंगित करता है कि आपके पास सीरियल संबंध है। हालाँकि, परिकल्पना परीक्षण की उस भाषा को याद रखें जिसे आप कभी भी स्वीकार नहीं कर सकते, आप इसे अस्वीकार करने में विफल हो सकते हैं।

इसके अलावा डीडब्ल्यू परीक्षण को शास्त्रीय रैखिक मॉडल मान्यताओं के पूर्ण सेट की आवश्यकता है, जिसमें कोई भी शक्ति होने के लिए सामान्यता और निष्पक्षता शामिल है। लगभग कोई वास्तविक जीवन आवेदन उचित रूप से यह नहीं मान सकता है, और इसलिए आप इसकी वैधता के बारे में दूसरों को समझाने में कठिन समय लेंगे। DW के बजाय उपयोग करने के लिए बहुत अधिक सरल (और अधिक मजबूत) परीक्षण हैं, आपको इनका उपयोग करना चाहिए!

बेशक आसान समाधान सिर्फ मजबूत मानक त्रुटियों की गणना करना है, उदाहरण के लिए newey-west (जो कि R में करना आसान है), तो आप बस समस्या को अनदेखा कर सकते हैं

Answer 3

डर्बिन वॉटसन परीक्षण सकारात्मक और नकारात्मक ऑटोकैरेलेशन दोनों के लिए जाँच करता है लेकिन केवल पहले आदेश के लिए। इसका उपयोग उन डेटा के लिए नहीं किया जाना चाहिए जो 1 आदेश से परे स्वत: संबंधित है। निम्नलिखित लिंक दोनों परिकल्पना के साथ-साथ अनुमान भी दर्शाता है

https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/durbin-watson-test-coefficient

इस वेबसाइट से:

"डर्बिन वॉटसन परीक्षण के लिए परिकल्पनाएं हैं: H0 = कोई पहला आदेश निरूपण नहीं। H1 = पहला क्रम सहसंबंध मौजूद है।

डर्बिन वॉटसन परीक्षण 0 से 4 के मान के साथ एक परीक्षण सांख्यिकीय रिपोर्ट करता है, जहां अंगूठे का नियम है:

2 is no autocorrelation.
0 to <2 is positive autocorrelation (common in time series data).
>2 to 4 is negative autocorrelation (less common in time series data).

अंगूठे का एक नियम है कि 1.5 से 2.5 की सीमा में परीक्षण सांख्यिकीय मान अपेक्षाकृत सामान्य हैं। "

ध्यान दें कि अधिक सटीक निष्कर्ष निकालने के लिए, हमें सिर्फ DW स्टेटिस्टिक पर भरोसा नहीं करना चाहिए, बल्कि पी-वैल्यू को देखना चाहिए। एसएएस जैसे सॉफ्टवेयर पैकेज 2 पी-वैल्यू देंगे - एक सकारात्मक प्रथम ऑर्डर ऑटोकैरेलेशन के लिए टेस्ट के लिए और दूसरा नेगेटिव फर्स्ट ऑर्डर ऑटोकॉरलेशन के लिए टेस्ट के लिए (दोनों पी वैल्यू 1 तक जोड़ें)। यदि दोनों पी-वैल्यू आपके चयनित अल्फा (ज्यादातर मामलों में 0.05) से अधिक हैं, तो हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार नहीं कर सकते हैं कि "कोई भी पहला ऑर्डर ऑटोकॉरलेशन मौजूद नहीं है।

यदि पी-मानों में से कोई एक <0.05 (या चयनित अल्फा) है, तो हम जानते हैं कि संबंधित वैकल्पिक परिकल्पना सच है (1- अल्फा निश्चितता के साथ)।

मुझे आशा है कि वह मदद करेंगे।

Answer 4

शून्य परिकल्पना के बजाय वैकल्पिक परिकल्पना के खिलाफ dwtest परीक्षण। इसलिए यदि पी-मान आपके कहे स्तर से अधिक है, तो इसका मतलब है कि यह वैकल्पिक परिकल्पना को स्वीकार करता है और अशक्त परिकल्पना को खारिज करता है।

Comments

यह हर सांख्यिकीय परीक्षण है कि मौजूद है के बारे में कहा जा सकता है ...

— गुंग - को पुनः स्थापित मोनिका

Answer 5

पी-मान कम α ( महत्व स्तर या अल्फा स्तर ) है जिसके लिए आपको अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करना चाहिए।

यह सिर्फ एक लाल रेखा है: यदि आप α = 0.1, α = 0.05, α = 0.01 या किसी α> 2.2e-16 के साथ ठीक हैं, तो ठीक है, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। यह पी-मान सुनिश्चित करता है कि अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाना चाहिए और आपको प्रत्येक स्तर के लिए बार-बार परीक्षण करने की आवश्यकता नहीं है।

अन्य परीक्षणों और पी-मूल्यों के लिए एक ही बात। लेकिन आप यह नहीं भूल सकते हैं कि अशक्त और वैकल्पिक परिकल्पना क्या है ।

Comments

सवाल थोड़ा अस्पष्ट लगता है, लेकिन यह व्याख्या करने के मुद्दे को संबोधित नहीं करता है कि सहसंबद्ध अवशिष्टों की उपस्थिति के बारे में उस विशेष कम पी-मूल्य का क्या मतलब है।

— माइकल आर। चेरिक

@MichaelChernick शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाना चाहिए: अवशिष्ट सहसंबद्ध हैं। पी-वैल्यू ~ 0 का अर्थ है कि गलती से उस निष्कर्ष को मानने का जोखिम लगभग शून्य है । समान रूप से, इसका मतलब है कि उस परिकल्पना को एक सच्चाई के रूप में मानना ​​लगभग 100% सुरक्षित है। अधिक के लिए यहां देखें ।

— एंड्रे ओलिवेरा