
книги / Статистический анализ временных рядов
..pdf376 СЕРИАЛЬНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ Гл. 6.
Таблица 6.2
ТОЧНОЕ И ПРИБЛИЖЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЦИКЛИЧЕСКОГО СЕРИАЛЬНОГО КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ, СТРОЯЩЕГОСЯ ПО ОСТАТКАМ ОТ ВЫБОРОЧНОГО
|
|
|
|
СРЕДНЕГО *) |
|
|
|
|
|
|
0.01 |
|
|
0.05 |
|
||
т |
точное |
бета |
нормальное |
точное |
бета |
г |
нормальное |
|
|
Р Ф Я |
г |
|
Р Ф Я |
|
|||
5 |
—0.798 —0.858 —0.989 |
—1.000 |
—0.753 —0.742 |
—0.821 |
—0.781 |
|||
10 |
—0.705 |
—0.702 |
—0.734 —0.763 |
—0.564 —0.562 |
—0.576 —0.572 |
|||
15 |
—0.597 —0.596 —0.609 —0.629 |
—0.462 |
—0.461 |
—0.467 —0.466 |
||||
20 |
—0.524 —0.524 —0.532 —0.545 |
—0.399 —0.399 —0.402 —0.401 |
||||||
25 |
-0.473 —0.473 —0.477 -0.487 |
—0.356 —0.356 —0.357 —0.357 |
||||||
30 |
—0.433 —0.433 —0.436 —0.444 |
—0.324 —0.324 |
—0.324 —0.324 |
|||||
45 |
—0.35 |
—0.356 —0.357 —0.362 |
—0.262 —0.262 —0.262 -0.262 |
|||||
75 |
—0.276 —0.276 —0.277 —0.278 |
-0.201 -0.201 -0.201 —0.201 |
||||||
|
|
0.95 |
|
|
0.99 |
|
||
т |
точное |
бета |
нормальное |
точное |
бета |
г |
нормальное |
|
|
Р Ф Я |
г |
|
Р Ф Q |
|
|||
5 |
0.253 |
0.317 |
0.421 |
0.281 |
0.297 |
0.527 |
0.589 |
0.501 |
10 |
0.360 |
0.362 |
0.376 |
0.350 |
0.525 |
0.533 |
0.534 |
0.541 |
15 |
0.328 |
0.329 |
0.333 |
0.323 |
0.475 |
0.477 |
0.476 |
0.486 |
20 |
0.299 |
0.299 |
0.302 |
0.296 |
0.432 |
0.433 |
0.432 |
0.440 |
25 |
0.276 |
0.276 |
0.277 |
0.274 |
0.398 |
0.398 |
0.397 |
0.404 |
30 |
0.257 |
0.257 |
0.258 |
0.255 |
0.370 |
0.371 |
0.370 |
0.375 |
45 |
0.218 |
0.218 |
0.218 |
0.217 |
0.313 |
0.313 |
0.313 |
0.316 |
75 |
0.174 |
0.174 |
0.175 |
0.174 |
0.250 |
0.250 |
0.250 |
0.251 |
*) Значения, соответствующие «бета р 4я q», получены Диксоном (1944) для бета-распределе
ния, подобранного по формуле (21). Значения, соответствующие «г», |
подсчитаны с использо |
|
ванием г х + 1/Г как пирсоновского коэффициента корреляции с N = |
Т |
3; см. (28). |
Если Т четное, то г\ изменяется в |
пределах —1 с г\ < |
cos 2лIT, |
|
так, что можно взять а = —1 и b = |
cos 2я/7\ |
Если же Т нечетное, |
|
то cos л (Т — 1)/Т <./■*•< cos 2лIT и можно |
взять а = |
—cos я /Г, |
b = cos 2я/7\
Хеннан (1960) предложил использовать для аппроксимации тот факт, что величина г\ + \/Т распределена приближенно как пирса
нрвский коэффициент корреляции г, построенный цо Т + 3 наблю-
6.8. АППРОКСИМАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ 377
дениям. Действительно, если взять
(25) |
|
|
а — — 1 |
|
|
|
1 |
|
т |
|
|
|
|
|
|
Г — 1 |
|
Т - |
1 |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
(26) |
|
|
Ь = 1 — |
|
|
1 |
~ |
7 — 2 |
|
|
|
|
|
Т — 1 |
Г —1 ’ |
|
|
||||||
ТО |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(27) |
|
|
Р — Q — |
1 |
( г |
, , |
I |
5Т + |
1 ' |
|
|
|
|
2 |
у |
"Г * "Г fa _ з f |
|
||||||
Округляя все эти значения до значений |
|
|
|
||||||||
(28) |
а. = |
1 |
jr , |
b = 1 - - L , |
р — q = |
~ Y ~~ > |
|||||
получаем, что |
вместо исследования |
г\, построенного по Т наблю |
|||||||||
дениям, можно исследовать г, |
построенный по Т + |
3 наблюдениям. |
|||||||||
Предельным распределением для |
|
|
|
|
|||||||
/от |
|
|
(г* \ |
1 |
|
\ |
( T - D V T + 1 |
|
|||
(29) |
|
|
(г, + T = |
T J — |
|
|
|
|
|||
является N (0, |
|
(Асимптотически |
|
|
|
/ч |
|||||
1). |
г\ эквивалентен —P i из гл. 5 .) |
||||||||||
Если использовать г-преобразование Фишера |
|
|
|||||||||
(30) |
|
|
2 = |
|
|
|
1+ (Г? + |
1IT) |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 - |
(г,* + |
1/Г) |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
то величина У~Т z асимптотически распределена по закону N (0, 1).
(Предложенная аппроксимация могла бы, по-видимому, быть |
обо |
снована заменой величины г\ + ИТ величиной f (Т) [г* -f |
1 /Т], |
где f (Т) — достаточно просто вычисляемая функция, незначитель но превышающая единицу.)
Численное сравнение некоторых указанных аппроксимаций при ведено в табл. 6.2. Следует отметить, что бета-аппроксимация оказы вается здесь весьма точной для значений Т, начиная с 15 или 20. Использование г дает значительно меньшую точность аппроксима ции; для большинства целей ее можно считать хорошей лишь при Г > 30.
6.8.2 . Аппроксимация распределений сериальных корреляций, основанных на последовательных разностях
Точное распределение коэффициента г*{, основанного на после
довательных разностях, было выписано в явном виде Хартом и фон Нейманом (1942) для Т = 3, 4 и 5. Для значений Т = 6 и 7 были численными методами найдены необходимые интегралы и получены
378 |
СЕРИАЛЬНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ |
Гл. 6. |
соответствующие таблицы. Для Т —8,9,... плотность распределения г* аппроксимировалась несколькими членами ряда
|
“ |
, |
„ |
|
Г /2-2+/ |
(31) |
2 |
а/ cosV |
~ |
гч |
' |
|
/=о |
' |
|
|
Последний был выбран по той причине, что коэффициент г\ имеет
симметричное распределение, принимает значения в интервале (—cos п/Т, cos л,IT) и его плотность в точках ±cos п/Т имеет поря док убывания 772 — 2. Из этого ряда были взяты первые четыре члена (/ = 0, 1, 2, 3). При этом коэффициенты выбирались таким образом, чтобы с точными моментами rj совпали первые три четных
момента аппроксимирующего распределения. Для Т = 7 получает ся хорошее согласие с точным распределением. На множестве зна чений функции распределения от 0.00678 до 0.07020 ошибка не пре восходит 1.7%. Восьмые моменты точного и аппроксимирующего
распределений равны |
соответствейно 0.00413 |
и 0.00412, |
а десятые |
|||||||
моменты — 0.00202 |
и |
0.00201. |
Процентные |
точки |
приведены |
в |
||||
табл. 6.3. |
аппроксимацию |
плотности |
г\ |
симметричным бета- |
||||||
Рассмотрим |
||||||||||
распределением |
с |
b = — а = |
|
cos п/Т. При |
этом |
<1г*2= |
$Х2 для |
|||
(32) |
|
|
Г2 — 1 |
- |
i |
|
|
|
||
Р ^ Ч * = - т Г |
Г — 2 COS т |
|
|
|
||||||
Если приблизить cos п/Т величиной 1 — (п/Т)2/2, cos2 п/Т — |
ве |
|||||||||
личиной 1 — (п/Т)2 |
и последнюю — величиной 1 — 9/Т2, то по |
|||||||||
лучим |
1 Гт2 - 1 Т 2 — 9 |
|
|
|
|
|
||||
(33) |
Т + 1 |
3 (2Я — 3) |
|
|||||||
2 [ Т — 2 |
f t |
|
2 |
2 ( Т 3— 2Г2) • |
||||||
|
|
Янг (1941) рассмотрел подбор симметричного бета-распределе ния по второму и четвертому моментам г*. В этом случае
(34) |
_ |
_ |
Г + 1 |
18 |
||
Р |
Я ~ |
2 |
Т 3 — 13Г + 24 ’ |
|||
|
||||||
(35) |
а2— Ь2— \ _______ зг |
24 * |
||||
|
и |
и |
1 |
Т 3 — 13Г + |
||
(36) |
|
1 |
2 ( Т 3 — 13Г + 24) |
• |
Следует отметить, что b соответствует здесь cos п/Т ~ 1 — 9/(2Т2). Таблицы, насчитанные Янгом (с использованием для определения b выражения (35)) для 5- и 10-процентных точек, согласуются в пре делах трех знаков после запятой со значениями, приведенными в табл. 6.3 (за исключением одного) для Т 8. Следующее правило
380 |
СЕРИАЛЬНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ |
Г л . 6. |
аппроксимации |
вытекает из того, что |
вместо rj/[ 1 — 9/(2Т2)\ |
можно рассматривать пирсоновский коэффициент корреляции г, построенный по N = Т + 3 наблюдениям. Тогда, чтобы получить ЮОе-процентную точку для г\, достаточно умножить ЮОе-процент-
ную точку для г на [1 — 9/(2Т2)]. При Г > 15 значения, получае мые с помощью этого правила, отличаются от значений, указанных в табл. 6.3 для уровней 0.05 и 0.1, лишь в третьем десятичном знаке. Замена {1 — 9 /(2 Т2) 1 на cos л/Т приводит к еще меньшему раз личию.
Еще одна аппроксимация состоит в том, что полагают b = —а =
(37) |
p = ^ J L ± l + _ t _ . |
Отсюда вытекает, что вместо г\ можно рассматривать пирсоновский
коэффициент корреляции г, соответствующий N = Т + 3 наблю дениям. О степени приближения можно в какой-то мере судить по табл. 6.4.
Таблица 6.4
ПРИБЛИЖЕНИЯ 100е-ПРОЦЕНТНЫХ |
ТОЧЕК РАСПРЕДЕЛЕНИЙ |
|||||
СЕРИАЛЬНОГО КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ, |
ОСНОВАННОГО |
|||||
|
НА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ РАЗНОСТЯХ |
|
||||
т |
|
0.05 |
Уровни зна1ЧИМОСТИв |
0.01 |
|
|
Харт |
|
Харт |
|
|||
|
г |
Ьг |
г |
Ьг |
||
10 |
0.469 |
0.476 |
0.455 |
0.624 |
0.634 |
0.605 |
15 |
0.397 |
0.400 |
0.392 |
0.539 |
0.542 |
0.532 |
20 |
0.350 |
0.352 |
0.348 |
0.480 |
0.482 |
0.477 |
25 |
0.316 |
0.317 |
0.315 |
0.436 |
0.437 |
0.434 |
30 |
0.291 |
0.291 |
0.290 |
0.402 |
0.403 |
0.401 |
45 |
0.240 |
0.240 |
0.239 |
0.334 |
0.334 |
0.334 |
Указанный сериальный коэффициент корреляции также распре делен асимптотически нормально. Следует отметить, что об исполь зовании г здесь можно сказать то же, что и об использовании г — ИТ в циклическом случае.
Колонки табл. 6.4, обозначенные «Харт», взяты из табл. 6.3. Значения в колонке, помеченной буквой г, подсчитаны заменой г*
пирсоновским коэффициентом корреляции с N = Т + 3. Числа в колонке, обозначенной Ьг, получены умножением соответствующих им чисел в соседней колонке (неокругленных) на b — 1 — 9/(2Т2).
В качестве примера рассмотрим данные табл. 6.5, представляю щие собой отношений общего числа голосов, поданных за кандида-
&9. |
СОВМЕСТНЫЕ И УСЛОВНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ |
381 |
Т&В от республиканской партии, к общему числу голосов, поданных за кандидатов от демократической партии, на выборах в палату представителей в 1920—1954 гг.
Таблица 6>5
ОТНОШЕНИЕ ОБЩЕГО ЧИСЛА ГОЛОСОВ, ПОДАННЫХ ЗА РЕСПУБЛИКАНЦЕВ, К ОБЩЕМУ ЧИСЛУ ГОЛОСОВ, ПОДАННЫХ ЗА ДЕМОКРАТОВ, НА ВЫБОРАХ В ПАЛАТУ ПРЕДСТАВИТЕЛЕЙ
В 1920—1954 гг. *
Год |
Отношение |
Год |
Отношение |
1920 |
1.65 |
1938 |
0.97 |
1922 |
1.16 |
1940 |
0.89 |
1924 |
1.38 |
1942 |
1.10 |
1926 |
1.41 |
1944 |
0.93 |
1928 |
1.33 |
1946 |
1.21 |
1930 |
1.18 |
1948 |
0.88 |
1932 |
0.76 |
1950 |
1.00 |
1934 |
0.78 |
1952 |
1.00 |
1936 |
0.71 |
1954 |
0.90 |
* Statistical Abstract of the United States [Бюро переписей США (1955, табл. 390, стр. 330)].
Соответствующие статистики равны здесь
(38) |
у — 1.06 (8), |
|
(39) |
Q5 = |
1.1029(7), |
(40) |
Qj = |
0.67362 (7), |
(41) |
г\ = |
0.6107. |
Наблюдаемое значение г* значимо отличается от 0, с уровнем значимости 0.0 1 .
6.9.СОВМЕСТНЫЕ И УСЛОВНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЕРИАЛЬНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ КОРРЕЛЯЦИИ
6.9.1.Совместные распределения
Совместное распределение р сериальных коэффициентов корре ляции г\, ..., г* можно найти, в принципе, из характеристической
функции. Как и в случае отдельного коэффициента, распределение