كيفية إجراء اختبار تشاو في r

يتم استخدام اختبار Chow لاختبار ما إذا كانت معاملات نموذجي الانحدار المختلفين في مجموعات البيانات المختلفة متساوية.

يُستخدم هذا الاختبار عادةً في مجال الاقتصاد القياسي مع بيانات السلاسل الزمنية لتحديد ما إذا كان هناك انقطاع هيكلي في البيانات في وقت معين.

يوفر هذا البرنامج التعليمي مثالاً خطوة بخطوة حول كيفية إجراء اختبار Chow في R.

الخطوة 1: إنشاء البيانات

أولاً، سنقوم بإنشاء بيانات مزيفة:

 #create data
data <- data.frame(x = c(1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 10,
                         11, 12, 12, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 18, 18, 19, 20, 20),
                   y = c(3, 5, 6, 10, 13, 15, 17, 14, 20, 23, 25, 27, 30, 30, 31,
                         33, 32, 32, 30, 32, 34, 34, 37, 35, 34, 36, 34, 37, 38, 36))

#view first six rows of data
head(data)

  xy
1 1 3
2 1 5
3 2 6
4 3 10
5 4 13
6 4 15

الخطوة 2: تصور البيانات

بعد ذلك، سنقوم بإنشاء مخطط تشتت بسيط لتصور البيانات:

 #load ggplot2 visualization package
library (ggplot2)

#create scatterplot
ggplot(data, aes (x = x, y = y)) +
    geom_point(col=' steelblue ', size= 3 )

من مخطط التشتت، يمكننا أن نرى أن النمط في البيانات يبدو وكأنه يتغير عند x = 10. وبالتالي، يمكننا إجراء اختبار Chow لتحديد ما إذا كانت هناك نقطة انقطاع هيكلية في البيانات عند x = 10.

الخطوة 3: إجراء اختبار تشاو

يمكننا استخدام الدالة sctest من الحزمة strucchange لإجراء اختبار Chow:

 #load strucchange package
library (strucchange)

#perform Chow test
sctest(data$y ~ data$x, type = " Chow ", point = 10 )

	Chow test

data: data$y ~ data$x
F = 110.14, p-value = 2.023e-13

ومن نتيجة الاختبار يمكننا أن نرى:

• إحصائيات اختبار F : 110.14
• القيمة p: <.0000

وبما أن القيمة p أقل من 0.05، يمكننا رفض الفرضية الصفرية للاختبار. وهذا يعني أن لدينا ما يكفي من الأدلة لنقول بوجود نقطة توقف هيكلية في البيانات.

بمعنى آخر، يمكن لخطي الانحدار أن يتناسبا مع النموذج في البيانات بشكل أكثر فعالية من خط انحدار واحد.