Zou의 테스트는 Zou Zhizhuang이 미리 정해진 시점에 구조가 변경되었는지 확인하는 방법으로 제안되었습니다. 이 방법의 특징은 시계열 데이터를 두 부분으로 나누어서 구조적 변화가 발생했는지 여부를 테스트하는 테스트 시점이라는 점이다. 이를 바탕으로 F 테스트를 통해 얻은 매개변수를 테스트한다. 앞 부분의 n개 데이터와 뒷부분의 m개 데이터에서 얻은 매개변수가 동일한지 여부를 통해 구조가 변경되었는지 판단할 수 있다.
F 테스트, 가장 흔히 사용되는 별칭을 조인트(joint)라고 한다. 가설 검정(영어: Joint Hypotheses Test) 또 다른 말로 분산비율 검정(variance ratio test), 분산의 동질성 검정(homogeneity of variance test)이라고도 한다. 귀무가설(H0) 하에서 통계값이 F-분포를 따르는 검정입니다. 이는 일반적으로 모델의 매개변수 전체 또는 일부가 모집단 추정에 적합한지 여부를 결정하기 위해 둘 이상의 매개변수를 사용하는 통계 모델을 분석하는 데 사용됩니다.
추가 정보:
미리 특정 시점에 대해 Chow 테스트 방법을 사용하여 구조적 변화가 있는지 테스트할 수 있지만 실제로는 알려지지 않은 경우가 많습니다. 어떤 시점을 선택해야 하는지는 특정 시점이므로, 구조적 변화가 발생한 것으로 간주되는 기간을 미리 추정하지 않고 Chow의 단계적 테스트라는 전환점을 찾는 방법이 고안되었습니다. Chow의 단계별 검정은 전체 관찰을 결합한다는 것입니다. 주기를 두 부분으로 나누는 모든 분할 지점은 각각 Chow 검정 방법에 적용됩니다. 위의 n과 m을 사용하여 설명하면 첫 번째 n은 p부터 시작됩니다. m은 n+m-p(여기서 p는 설명변수의 수)부터 시작하고 구분선은 n이 n+m-p에 도달하고 m이 p에 도달할 때까지 한 주기씩 이동합니다.
이동하는 동안 구조변화 기간을 명확히 하기 위해 구분점에 대해 차우검정을 반복 수행한다. 차우검정에 사용된 F 검정의 유의수준에 대한 백분율은 에 맡긴다. 분석가 자신의 판단 Chow의 테스트는 특정 시점에서 구조가 변경되었는지 여부를 테스트할 수 있지만 변경이 일시적인지 지속적인지 여부를 판단할 수는 없습니다. 마지막으로, 그 시점의 첨단기술 침투에 따른 경제적 이익의 변화가 지속 가능한지 여부를 실제 상황에 기초하여 추가로 판단할 필요가 있다.
바이두 백과사전-저우즈좡
바이두 백과사전-저우의 테스트