Effects of ARMA Errors on the Significance Tests for Regression Coefficients
ARMA 误差对回归系数显著性检验的影响AI 解读 ↓
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ARMA 误差对回归系数显著性检验的影响
- 研究问题
- 当回归误差存在 AR 或 MA 相关性时，基于 OLS 计算的 t 或 F 检验结论在什么统计量范围内可能发生逆转？
- 方法与思路
- 作者给出结论可能逆转的统计量上下界，并依据正态变量二次型比值的 Imhof 分布制作界限表以减少部分近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，只有 OLS 的 t 或 F 统计量落在特定上下界之间，相关误差才可能逆转检验结论，并提供相应界限表。
- 阅读关注点
- 应核对上下界依赖的设计矩阵、误差过程和显著性水平，区分逆转的必要条件与充分条件，并检查正态设定的作用。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未给出界限数值和完整条件，落入区间不能直接解释为检验结论必然逆转。
原文摘要
It Is well known that nonindependent errors arising from autoregressive (AR) or moving average (MA) processes may reverse the conclusions of t or F tests for estimable functions of regression coefficients. We show that these conclusions can be reversed only if observed t or F values based on ordinary least squares (OLS) computations lie between certain lower and upper bounds. Our tabulations of these bounds are based on the Imhof [5] distribution of a ratio of quadratic forms in normal variables, and avoid some of the approximations used by Watson and Hannan [16].