Tôi có thể thử nghiệm tự tương quan từ mô hình hình vuông nhỏ nhất được tổng quát không?

Question

Tôi đang cố gắng sử dụng mô hình hình vuông ít nhất được tổng quát hóa (gls trong R) trên dữ liệu bảng điều khiển của mình để xử lý sự cố tự tương quan. Tôi không muốn có bất kỳ sự chậm trễ nào cho bất kỳ biến nào.

Tôi đang cố gắng sử dụng kiểm tra Durbin-Watson (dwtest trong R) để kiểm tra sự cố tự tương quan từ mô hình vuông tổng quát nhất của tôi (gls). Tuy nhiên, tôi thấy rằng dwtest không áp dụng được trên chức năng gls trong khi nó có thể áp dụng cho các chức năng khác như lm.

Có cách nào để kiểm tra sự cố tự tương quan từ mô hình gls của tôi không?

Answer 1

Durbin-Watson test is designed to check for presence of autocorrelation trong các mô hình bình phương nhỏ nhất tiêu chuẩn (chẳng hạn như mô hình được trang bị lm). Nếu phát hiện tự tương quan, thì người ta có thể nắm bắt nó một cách rõ ràng trong mô hình bằng cách sử dụng, ví dụ, hình vuông nhỏ nhất tổng quát (gls trong R). Sự hiểu biết của tôi là Durbin-Watson không thích hợp để kiểm tra "tính phù hợp" trong các mô hình kết quả, vì số dư còn lại không còn theo cùng phân phối như số dư từ mô hình lm tiêu chuẩn. (Ai đó có kiến ​​thức sâu hơn về số liệu thống kê nên sửa tôi, nếu tôi sai).

Với điều đó đã nói, chức năng durbinWatsonTest từ gói car sẽ chấp nhận số dư tùy ý và trả lại số liệu thống kê kiểm tra liên quan. do đó bạn có thể làm một cái gì đó như thế này:

v <- gls(...)$residuals 
attr(v,"std") <- NULL  # get rid of the additional attribute 
car::durbinWatsonTest(v) 

Lưu ý rằng durbinWatsonTest sẽ tính toán p-giá trị duy nhất cho lm mô hình (có thể do những cân nhắc mô tả ở trên), nhưng bạn có thể ước tính họ theo kinh nghiệm bằng cách hoán vị dữ liệu của bạn/dư.