Для проверки случайности остаточной компоненты ε можно использовать критерий поворотных точек (пиков).
Опр. Точки считаются поворотными, если:
или .
Пусть число поворотных точек равно р, тогда если
[2],
то гипотеза о случайности остаточной компоненты ε с доверительной вероятностью 0,95 выполняется.
Проверка на равенство нулю математического ожидания ряда остатков
Среднее значение ряда остатков рассчитывается по формуле:
.
Если , то модель не содержит постоянной систематической ошибки и адекватна по критерию нулевого среднего.
Если , то для проверки гипотезы о M[ε] = 0 используем t ‑ критерия Стьюдента.
Расчетное значение этого критерия задается формулой:
Если то модель гипотеза о том M[ε] = 0 не выполняется.
Проверка на постоянство дисперсии ряда остатков
Если D[ε] ≠ 0, то используют метод Гольдфельда-Квандта:
- необходимо ранжировать переменную xi;
- разделить полученную совокупность на две части;
- по каждой группе построить уравнение регрессии;
- определить остаточные суммы квадратов по формулам:
и ,
где n1 – число наблюдений в первой группе;
n2 – число наблюдений во второй группе.
- если S1> S2 критерий ;
- если S2> S1 критерий .
- чем Fрасч > Fтабл, тем больше нарушена предпосылка о постоянстве дисперсий остаточных величин.
Проверка на независимость ряда остатков
Независимости уровней ряда остатков проверяем по критерию Дарбина-Уотсона.
Вычислить значение:
.
dрасч сравнивают с нижним d1 и верхним d2, по таблице.
Если dрасч> d1, то гипотеза о независимости ряда остатков выполняется.
Если d1 <dрасч< d1, то используют первым коэффициентом автокорреляции:
.
И если r1 по модулю меньше табличного критического уровня rкрит, то гипотеза о независимости ряда остатков выполняется.
Если d2 < dрасч < 2, то гипотеза о независимости ряда остатков выполняется.
Если dрасч > 2, то модель остатки коррелируют отрицательно,
Необходимо принять за d/ = 4 – d.
Проверка на распределение ряда остатков по нормальному закону
Используем R/S – критерий.
В нашем случае
.
Расчетное значение R/S ε сравнивают с табличными значениями (нижней и верхней границами данного отношения), и если значение не попадает в интервал между критическими границами, то с заданным уровнем значимости гипотеза о нормальном распределении отвергается; в противном случае гипотеза принимается.
Если ВСЕ вышеперечисленные критерии дают положительный ответ, модель АДЕКВАТНА.