Test ten jest zwykle stosowany w dziedzinie ekonometrii z danymi szereg\u00f3w czasowych w celu ustalenia, czy w danym momencie wyst\u0119puje strukturalna przerwa w danych.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad krok po kroku pokazuje, jak wykona\u0107 test Chow w Pythonie.<\/span><\/p>\n Najpierw stworzymy fa\u0142szywe dane:<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie utworzymy prosty wykres rozrzutu do wizualizacji danych:<\/span> <\/p>\n Z wykresu punktowego widzimy, \u017ce trend danych wydaje si\u0119 zmienia\u0107 przy x = 10.<\/span><\/p>\n W zwi\u0105zku z tym mo\u017cemy wykona\u0107 test Chow, aby okre\u015bli\u0107, czy w danych wyst\u0119puje strukturalny punkt przerwania przy x = 10.<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji chowtest z pakietu chowtest<\/a> w Pythonie, aby wykona\u0107 test Chow.<\/span><\/span><\/p>\n Najpierw musimy zainstalowa\u0107 ten pakiet za pomoc\u0105 pip:<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni, aby wykona\u0107 test Chow:<\/p>\n Oto znaczenie poszczeg\u00f3lnych argument\u00f3w funkcji chowtest()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Z wyniku testu mo\u017cemy zobaczy\u0107:<\/span><\/p>\n Poniewa\u017c warto\u015b\u0107 p jest mniejsza ni\u017c 0,05, mo\u017cemy odrzuci\u0107 hipotez\u0119 zerow\u0105 testu. Oznacza to, \u017ce mamy wystarczaj\u0105ce dowody, aby stwierdzi\u0107, \u017ce w danych wyst\u0119puje strukturalny punkt przerwania.<\/span><\/p>\n Innymi s\u0142owy, dwie linie regresji mog\u0105 skuteczniej dopasowa\u0107 model do danych ni\u017c pojedyncza linia regresji.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe testy w Pythonie:<\/span><\/p>\n Jak wykona\u0107 test przyczynowo\u015bci Grangera w Pythonie<\/a> Test Chowa s\u0142u\u017cy do sprawdzania, czy wsp\u00f3\u0142czynniki dw\u00f3ch r\u00f3\u017cnych modeli regresji na r\u00f3\u017cnych zbiorach danych s\u0105 r\u00f3wne. Test ten jest zwykle stosowany w dziedzinie ekonometrii z danymi szereg\u00f3w czasowych w celu ustalenia, czy w danym momencie wyst\u0119puje strukturalna przerwa w danych. Poni\u017cszy przyk\u0142ad krok po kroku pokazuje, jak wykona\u0107 test Chow w Pythonie. Krok 1: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-2471","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Krok 1: Utw\u00f3rz dane<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' x<\/span> ': [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 10,\n 11, 12, 12, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 18, 18, 19, 20, 20],\n ' y<\/span> ': [3, 5, 6, 10, 13, 15, 17, 14, 20, 23, 25, 27, 30, 30, 31,\n 33, 32, 32, 30, 32, 34, 34, 37, 35, 34, 36, 34, 37, 38, 36]})\n\n#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n x y\n0 1 3\n1 1 5\n2 2 6\n3 3 10\n4 4 13<\/strong><\/pre>\n Krok 2: Wizualizuj dane<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create scatterplot\n<\/span>plt. plot<\/span> (df. x<\/span> , df. y<\/span> , ' o<\/span> ')\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chow11.png\")
<\/p>\n Krok 3: Wykonaj test Chow<\/strong><\/span><\/h3>\n
pip install<\/span> chowtest\n<\/strong><\/pre>\n from<\/span> chow_test import<\/span> chowtest\n\nchowtest (<\/span> y=df[[' y<\/span> ']],\n last_index_in_model_1= 15<\/span> ,\n first_index_in_model_2= 16<\/span> ,\n significance_level= .05<\/span> )\n\n************************************************** *********************************\nReject the null hypothesis of equality of regression coefficients in the 2 periods.\n************************************************** *********************************\nChow Statistic: 118.14097335479373 p value: 0.0\n************************************************** *********************************\n(118.14097335479373, 1.1102230246251565e-16)\n<\/strong><\/pre>\n\n
\n
Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak wykona\u0107 test Breuscha-Pagana w Pythonie<\/a>
Jak wykona\u0107 test White’a w Pythonie<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"