The Estimated Power of Several Tests for Autocorrelation with Non-First-Order Alternatives
非一阶备择下若干自相关检验的估计功效AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非一阶备择下若干自相关检验的估计功效
- 研究问题
- 线性回归误差具有二阶自回归或一阶移动平均结构时，四种独立性检验的功效如何随模型设定和样本量变化？
- 方法与思路
- 作者对两类误差过程下四种检验的功效进行估计，比较 Durbin–Watson、Durbin 替代精确检验与其他检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两种 Durbin 类检验在若干二阶自回归设定中更有力，并在所研究的一阶移动平均设定和样本量下持续占优。
- 阅读关注点
- 应核对四种检验的定义、名义水平与实际尺寸、误差过程参数及样本量网格，判断功效比较是否具有可比性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；功效优势限于所研究设定，摘要未给数值或功效估计方法。
原文摘要
This article presents estimates of the power of four tests for the independence of the disturbances from linear regression models with two sets of alternative hypotheses—second-order autoregressive processes and first-order moving average processes. The results indicate that for a number of specifications of the second-order autoregressive error structure the Durbin-Watson and Durbin alternative exact tests are more powerful than a test designed for this class of alternatives. With models including first-order moving average errors the Durbin-Watson and Durbin alternative exact test are consistently more powerful than the other tests studied for all model specifications and sample sizes.