![]() |
Hlavní stránka |
Škola |
Doprava |
Táboření a kluby |
Reportáže |
Fotografie |
Témata |
Ostatní |
Rozcestník |
Ke stažení |
Sázky |
Návštěvní kniha |
Kalendář |
Kontakt |
![]() |
![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() |
![]() Grangerův test |
Grangerův test kauzality (podmíněnosti) je test používaný pro rozhodnutí o vzájemném ovlivnění časových řad pojmenovaný po britském ekonomu Clivu Williamovi Johnu Grangerovi. PrinicipPrincipem je testování statistické významnosti změny (snížení) nevysvětlené variability autoregresního modelu jedné časové řady, po zahrnutí druhé časové řady to tohoto modelu. Uvažujme autoregresní model (řádu p) časové řady Y:
kde Y je predikovaná časová řada, a jsou koeficienty autoregresního modelu a ε je bílý šum. Nyní tento uvažovaný model rozšiřme přidáním p prvků druhé časové řady X jejíž vzájemnou kauzalitu s řadou Y testujeme:
kde X je druhá časová řada. Zřejmě dojde ke snížení nevysvětlené variability druhého modelu oproti prvnímu. Lze tedy stanovit pro oba modely nevysvětlenou variabilitu jako součet čtverců odchylek mezi predikovanými a skutečnými hodnotami řady a testovat významnost tohoto podílu pomocí F-testu. Statistick významný výsldek pak znamená, že přidání řady X do modelu je podstatné pro zlepšení předpovědi řady Y a řady X tedy podmiňuje řadu Y. Vzájemným otestováním podmíněnosti mezi řadami X a Y lze dojít ke čtyřem druhům výsledků:
Ukázka výpočtu v RNásledující ukázka implementace Grangerova testu ve statistickém softwaru R pracuje s nadfinovanými časovými řadami délky 16, které vstupují do Grangerova testu s p = 1, tj. využívá autoregresní modely 1. řádu (v praxi jsou řáy modelů obvykle podstatně vyšší). Výpočet lze provést buď ručně s nutností definovat oba modely, nebo za použití funkce grangertest, která je součástí balíku lmtests.
# Nadefinovani casovych rad: Článek na dané téma si můžete přečíst rovněž na serveru Správným směrem.cz Článek ze dne 23. 5. 2014 byl naposledy upraven dne 23. 5. 2014 a zobrazen celkem 20481×, naposledy dne 8. 10. 2025 v 7:00.
|