✨Kiểm định Chow

Kiểm định Chow là một loạt kiểm định thống kê và kinh tế lượng, xem liệu các coefficient của hai phương trình hồi quy tuyến tính trên hai nhóm dữ liệu khác nhau là bằng nhau. Kiểm định Chow được nhà kinh tế học Gregory Chow nghĩ ra. Trong kinh tế lượng, kiểm định Chow thường được sử dụng cho phân tích chuỗi thời gian để xem liệu có thay đổi cấu trúc. Trong đánh giá chương trình, kiểm định Chow được sử dụng để xác định liệu các biến độc lập có tác động khác nhau lên từng nhóm khác nhau của tổng thể mẫu.

Giả sử chúng ta có mô hình hồi quy:

:$y$t=a+bx{1t} + cx_{2t} + \varepsilon.\,

Nếu chúng ta chia dữ liệu thành hai nhóm chúng ta có

:$y\_t=a\_1+b$1x{1t} + c1x{2t} + \varepsilon. \,

và

:$y\_t=a\_2+b$2x{1t} + c2x{2t} + \varepsilon. \,

Giả thuyết không của kiểm định Chow là $a\_1=a\_2$, $b\_1=b\_2$, và $c\_1=c\_2$.

Thống kê kiểm định Chow là:

:$\backslash frac\{(S\_C\; -(S\_1+S\_2))/(k)\}\{(S\_1+S\_2)/(N\_1+N\_2-2k)\}.$

Thống kê kiểm định phân phối theo Phân phối F với $k$ và $N\_1+N\_2-2k$ bậc tự do.