Techniques for Testing the Constancy of Regression Relationships Over Time
检验回归关系随时间保持稳定的方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究回归关系的时间稳定性、序列上的移动回归和累积和检验，直接对应结构变化与时间序列方向。
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检验回归关系随时间保持稳定的方法
- 研究问题
- 如何检验回归关系是否随时间保持稳定，并通过残差累积、移动回归与时间变化系数识别可能的关系变化？
- 方法与思路
- 作者引入递归残差及其累积和、平方累积和检验，同时考察移动回归、时间多项式系数模型和 Quandt 似然比统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，作者发展了递归残差相关稳定性检验，强调图形分析，将相关技术实现于 timvar 程序，并用三组数据示例。
- 阅读关注点
- 应核对递归残差不相关、零均值和恒定方差所需条件，各检验的临界值构造，以及不同变化形式下的适用性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要。数据内容、检验功效及对序列相关的处理未说明，不能将图形异常直接认定为结构变化。
原文摘要
Summary Methods for studying the stability over time of regression relationships are considered. Recursive residuals, defined to be uncorrelated with zero means and constant variance, are introduced and tests based on the cusum and cusum of squares of recursive residuals are developed. Further techniques based on moving regressions, in which the regression model is fitted from a segment of data which is moved along the series, and on regression models whose coefficients are polynomials in time are studied. The Quandt log-likelihood ratio statistic is considered. Emphasis is placed on the use of graphical methods. The techniques proposed have been embodied in a comprehensive computer program, timvar. Use of the techniques is illustrated by applying them to three sets of data.