のデータを入力する拡張ディッキーフラーテスト

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このトピックの内容

回帰モデルにおける項の最大ラグオーダー
ラグオーダーを選択するための基準
追加項
次の場合のプロットを表示します

に系列、一定の間隔で収集され、時間順に記録された数値データの列を入力します。

このワークシートには、50 行のテーブルの最初の数行が表示されます。売上 A には、毎月販売されるコンピューターの数が含まれ、列に拡張ディッキーフラーテスト欠損値がないために有効です。売上 B は、列の先頭に欠損値しかないため、で拡張ディッキーフラーテスト有効です。末尾に欠損値がある列、または先頭と末尾に欠損値がある列も有効です。販売 C は、欠損値が系列の 2 つの数値の間にあるため、で拡張ディッキーフラーテストは使用できません。

C1	C2	C3
セールス A	セールスB	セールスC
195000	*	195000
213330	195000	*
208005	213330	213330
249000	249000	208005
237040	237040	249000
…	…	…

回帰モデルにおける項の最大ラグオーダー

検定統計量を計算するために回帰モデルを適合するときに評価する最大ラグ次数を入力します。既定では、最終的な最大遅延次数は、赤池情報量基準 (AIC) を最小化する回帰モデルの次数です。

ラグオーダーを選択するための基準

分析が検定統計量の計算に使用する回帰モデルの最終的な最大ラグ次数を決定する基準を選択します。通常、デフォルトの基準は最小 AIC うまく機能します。

最小 AIC: 回帰モデルで選択されたラグ順序によって、AIC が最小化されます。
最小 BIC: 回帰モデルで選択されたラグ順序は、ベイズ情報量基準 (BIC) を最小化します。
t 統計量: 回帰モデルで選択されたラグ次数は、有意な t 統計量を持つ最も高いラグ次数項です。
なし: 分析では、回帰モデルに適合するために、最大ラグ次数以下のすべてのラグ次数が使用されます。

追加項

回帰モデルに追加の項を含めます。デフォルトでは、系列が定常である場合、系列の平均がゼロ以外であることを示す定数項が含まれます。

定数: モデルに定数項を含めます。
定数 + 線形傾向: モデルに定数項と線形トレンドを含めます。
定数 + 線形傾向 + 二次傾向: モデルに定数項、線形トレンド、および 2 次トレンドを含めます。
なし: 系列が定常である場合、系列の平均が 0 になるように、モデルに追加の項を含めないでください。

次の場合のプロットを表示します

元の時系列データ、差分時系列データ、またはその両方の系列データをプロットに表示するかどうかを選択します。選択した系列のプロットを表示する場合に選択時系列、自己相関、偏自己相関します。この選択を行わない場合、結果にはプロットは含まれません。

オリジナル系列と差分系列: 元のデータと差分データのプロットを表示します。
オリジナル系列: 元のデータのプロットのみを表示します。
差分系列: 差分データのプロットのみを表示します。