क्या मैं सामान्यीकृत कम से कम वर्ग मॉडल से स्वत: सहसंबंध का परीक्षण कर सकता हूं?

Question

मैं स्वत: सहसंबंध समस्या से निपटने के लिए अपने पैनल डेटा पर एक सामान्यीकृत कम से कम वर्ग मॉडल (gls आर) का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं किसी भी चर के लिए कोई झगड़ा नहीं करना चाहता।

मैं अपने सामान्यीकृत कम से कम वर्ग मॉडल (gls) से स्वत: सहसंबंध समस्या की जांच करने के लिए डर्बिन-वाटसन परीक्षण (dwtest आर) का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। हालांकि, मुझे लगता है कि dwtestgls फ़ंक्शन पर लागू नहीं है, जबकि यह lm जैसे अन्य कार्यों पर लागू होता है।

क्या मेरे gls मॉडल से ऑटोकोरेशन समस्या की जांच करने का कोई तरीका है?

Answer 1

Durbin-Watson test is designed to check for presence of autocorrelation मानक कम-वर्ग मॉडल (जैसे कि lm द्वारा फिट) में। यदि स्वत: सहसंबंध का पता चला है, तो कोई इसे मॉडल में स्पष्ट रूप से कैप्चर कर सकता है, उदाहरण के लिए, सामान्यीकृत कम से कम वर्ग (gls आर में)। मेरी समझ यह है कि परिणामस्वरूप मॉडल में "फिट की भलाई" के लिए डर्बिन-वाटसन उपयुक्त नहीं है, क्योंकि gls अवशेष अब मानक lm मॉडल से अवशिष्ट के समान वितरण का पालन नहीं कर सकते हैं। (आंकड़ों के गहरे ज्ञान वाले किसी को मुझे सही करना चाहिए, अगर मैं गलत हूं)।

इसके साथ, car पैकेज से durbinWatsonTest फ़ंक्शन 0 मनमाना अवशेष स्वीकार करेगा और संबंधित परीक्षण आंकड़े वापस कर देगा। इसलिए कुछ इस तरह कर सकते हैं:

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

ध्यान दें कि durbinWatsonTest केवल lm मॉडल (विचार ऊपर वर्णित के कारण होने की संभावना) के लिए गणना करेगा पी मूल्यों, लेकिन आप अपने डेटा/बच permuting द्वारा अनुभव उन्हें अनुमान कर सकते हैं।