Как выполнить тест чау-чау в R

Как выполнить тест чау-чау в R

Тест Чоу используется для проверки того, равны ли коэффициенты в двух разных моделях регрессии для разных наборов данных.

Этот тест обычно используется в области эконометрики с данными временных рядов, чтобы определить, есть ли структурный разрыв в данных в какой-то момент.

В этом руководстве представлен пошаговый пример выполнения теста Чоу в R.

Шаг 1: Создайте данные

Во-первых, мы создадим некоторые поддельные данные:

#create data
data <- data.frame(x = c(1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 10,
 11, 12, 12, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 18, 18, 19, 20, 20),
 y = c(3, 5, 6, 10, 13, 15, 17, 14, 20, 23, 25, 27, 30, 30, 31,
 33, 32, 32, 30, 32, 34, 34, 37, 35, 34, 36, 34, 37, 38, 36))

#view first six rows of data
head(data)

 x y
1 1 3
2 1 5
3 2 6
4 3 10
5 4 13
6 4 15

Шаг 2: Визуализируйте данные

Далее мы создадим простую диаграмму рассеяния для визуализации данных:

#load ggplot2 visualization package
library (ggplot2)

#create scatterplot
ggplot(data, aes (x = x, y = y)) +
 geom_point(col='steelblue', size= 3 )
Чау-тест в R

На диаграмме рассеяния видно, что структура данных меняется при x = 10. Таким образом, мы можем выполнить тест Чоу, чтобы определить, есть ли в данных точка структурного разрыва при x = 10.

Шаг 3: Проведите тест чау-чау

Мы можем использовать функцию sctest из пакета strucchange для выполнения теста Чоу:

#load strucchange package
library (strucchange)

#perform Chow test
sctest(data$y ~ data$x, type = " Chow", point = 10 )

 Chow test

data: data$y ~ data$x
F = 110.14, p-value = 2.023e-13

По результатам теста мы видим:

  • Статистика F-теста : 110,14
  • p-значение: <.0000

Поскольку p-значение меньше 0,05, мы можем отклонить нулевую гипотезу теста. Это означает, что у нас есть достаточно доказательств, чтобы сказать, что в данных присутствует точка структурного разрыва.

Другими словами, две линии регрессии могут лучше соответствовать модели данных, чем одна линия регрессии.

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.