R တွင် chow စမ်းသပ်နည်း

Chow test သည် မတူညီသော ဒေတာအတွဲများတွင် မတူညီသော ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံနှစ်ခု၏ ကိန်းများကို တူညီမှုရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။

ဤစစ်ဆေးမှုကို အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာပါရှိသော econometrics နယ်ပယ်တွင် ပုံမှန်အားဖြင့် သတ်မှတ်ထားသောအချက်တွင် ဒေတာတွင် တည်ဆောက်ပုံကွဲသွားခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

ဤသင်ခန်းစာသည် R တွင် Chow စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ပုံအဆင့်ဆင့်ကို ဥပမာပေးထားသည်။

အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။

ပထမဦးစွာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတုများကို ဖန်တီးပါမည်-

 #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

အဆင့် 2: ဒေတာကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် ရိုးရှင်းသော အပိုင်းအစတစ်ခုကို ဖန်တီးပါမည်။

 #load ggplot2 visualization package
library (ggplot2)

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

scatterplot မှ၊ ဒေတာရှိပုံစံသည် x = 10 တွင်ပြောင်းလဲသွားသည်ကိုကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာတွင် structural break point ရှိမရှိကို x = 10 တွင်ဆုံးဖြတ်ရန် Chow test ကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

အဆင့် 3: Chow Test ကိုလုပ်ဆောင်ပါ။

Chow စမ်းသပ်မှုကိုလုပ်ဆောင်ရန် strucchange package မှ sctest လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည် –

 #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

စမ်းသပ်မှုရလဒ်မှကျွန်ုပ်တို့မြင်နိုင်သည်:

• F-test ကိန်းဂဏန်း : 110.14
• p-တန်ဖိုး- <.0000

p-value သည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့်၊ test ၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာတွင် structural breakpoint တစ်ခု ရှိနေသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား ရှိသည်ဆိုလိုသည်။

တစ်နည်းဆိုရသော် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းနှစ်ခုသည် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းတစ်ခုတည်းထက် ဒေတာရှိမော်ဒယ်ကို ပိုမိုထိရောက်စွာ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။