KPSS тест: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 26: | Строка 26: | ||
* Нулевая гипотеза (<math>H_0</math>): <math>\sigma_u^2 = 0</math> (временной ряд стационарен) | * Нулевая гипотеза (<math>H_0</math>): <math>\sigma_u^2 = 0</math> (временной ряд стационарен) | ||
* Альтернативная гипотеза (<math>H_1</math>): <math>\sigma_u^2 > 0</math> (временной ряд нестационарен) | * Альтернативная гипотеза (<math>H_1</math>): <math>\sigma_u^2 > 0</math> (временной ряд нестационарен) | ||
=== Пакет urca === | |||
<syntaxhighlight lang="R" line> | |||
library(urca) | |||
# Загрузка данных об успеваемости студентов | |||
student_grades <- c(75, 78, 76, 79, 82, 81, 83, 85, 84, 87, 89, 88) | |||
ts_grades <- ts(student_grades, start = 2015, frequency = 1) | |||
# KPSS тест с константой | |||
kpss_mu <- ur.kpss(ts_grades, type = "mu", lags = "short") | |||
summary(kpss_mu) | |||
# KPSS тест с константой и трендом | |||
kpss_tau <- ur.kpss(ts_grades, type = "tau", lags = "long") | |||
summary(kpss_tau) | |||
# Извлечение результатов | |||
kpss_mu@teststat # Тестовая статистика | |||
kpss_mu@cval # Критические значения | |||
kpss_mu@lags # Количество лагов | |||
</syntaxhighlight> | |||
Текущая версия от 10:52, 9 октября 2025
| Краткое описание инструмента | KPSS тест (англ. Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin test) — статистический критерий для проверки стационарности временных рядов, предложенный Денисом Квятковским, Питером Филлипсом, Питером Шмидтом и Ёнгчеолем Шином в 1992 году. Тест KPSS представляет собой важное дополнение к классическим тестам единичного корня, таким как расширенный тест Дики-Фуллера (ADF) и тест Филлипса-Перрона (PP). |
|---|---|
| Возможности | Тест KPSS (Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина) является критерием для проверки стационарности временного ряда вокруг детерминированного тренда. Основное отличие KPSS теста от других тестов единичного корня заключается в формулировке гипотез — нулевая гипотеза утверждает стационарность ряда, а не наличие единичного корня |
| Трудности использования | |
| Область знаний | Социология, Экономика, Статистика |
| Область применения | |
| Поясняющее видео | |
| Веб-сайт | |
| Пользователи | |
| Используется для создания (проведения) | |
| Разработчик | |
| Сообщество вокруг средства | |
| Лицензия | |
| Год первого релиза | 1992 |
| Совместное сетевое использование | Нет |
| Какой язык основной | English |
| Есть ли поддержка Искусственным Интеллектом | Нет |
KPSS тест основан на разложении временного ряда на детерминированный тренд, случайное блуждание и стационарную ошибку. Тест проверяет гипотезу о том, что дисперсия случайного блуждания равна нулю, что эквивалентно утверждению о стационарности ряда
Модель временного ряда
Временной ряд [math]\displaystyle{ y_t }[/math] представляется в виде:
[math]\displaystyle{ y_t = \xi t + r_t + \varepsilon_t }[/math]
- где
- [math]\displaystyle{ \xi }[/math] — коэффициент детерминированного тренда
- [math]\displaystyle{ r_t }[/math] — случайное блуждание: [math]\displaystyle{ r_t = r_{t-1} + u_t }[/math]
- [math]\displaystyle{ \varepsilon_t }[/math] — стационарный процесс ошибок
- [math]\displaystyle{ u_t \sim iid(0, \sigma_u^2) }[/math] — независимые одинаково распределенные случайные величины
Гипотезы теста
- Нулевая гипотеза ([math]\displaystyle{ H_0 }[/math]): [math]\displaystyle{ \sigma_u^2 = 0 }[/math] (временной ряд стационарен)
- Альтернативная гипотеза ([math]\displaystyle{ H_1 }[/math]): [math]\displaystyle{ \sigma_u^2 \gt 0 }[/math] (временной ряд нестационарен)
Пакет urca
library(urca)
# Загрузка данных об успеваемости студентов
student_grades <- c(75, 78, 76, 79, 82, 81, 83, 85, 84, 87, 89, 88)
ts_grades <- ts(student_grades, start = 2015, frequency = 1)
# KPSS тест с константой
kpss_mu <- ur.kpss(ts_grades, type = "mu", lags = "short")
summary(kpss_mu)
# KPSS тест с константой и трендом
kpss_tau <- ur.kpss(ts_grades, type = "tau", lags = "long")
summary(kpss_tau)
# Извлечение результатов
kpss_mu@teststat # Тестовая статистика
kpss_mu@cval # Критические значения
kpss_mu@lags # Количество лагов
