Arima モデルを検証しています。p 値に応じて帰無仮説を棄却する検定の臨界値を知りたいです。95% の信頼度が必要な場合。これは私の重要な価値です。
1-pchisq(-2*(try2$loglik-try1$loglik),1)
0.1817151
1-pchisq(-2*(try3$loglik-try2$loglik),1)
1
ここで、try1、try2、および try3 は 3 つの異なるモデルです。ありがとう!
Arima モデルを検証しています。p 値に応じて帰無仮説を棄却する検定の臨界値を知りたいです。95% の信頼度が必要な場合。これは私の重要な価値です。
1-pchisq(-2*(try2$loglik-try1$loglik),1)
0.1817151
1-pchisq(-2*(try3$loglik-try2$loglik),1)
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ここで、try1、try2、および try3 は 3 つの異なるモデルです。ありがとう!
もう少し情報を提供する必要がありますが、あなたがやろうとしていることはわかると思います。
あなたの帰無仮説は、2 つのモデルが同じ適合度を提供しないというものです。1 つのモデルが別のモデルよりも「優れている」わけではありません。通常、ベースライン モデルに対して各モデルをテストします。結果の解釈は次のとおりです。有意に異なるモデルはありません (有意水準 5%)。
自由度 1 を使用することで、各モデルに 1 つの独立変数が追加されることを意味します。たとえば、try1
独立変数が 1try2
つ、2 つ、try3
3 つあるとします。また、これが有効であるためには、必ず同じ従属変数が必要であることに注意してください。