かばん語テスト

ポートマントー検定は、帰無仮説は明確に指定されているが、対立仮説はより緩く指定されているタイプの統計的仮説検定です。このコンテキストで構築された検定は、帰無仮説からの幅広い逸脱に対して少なくとも中程度の有効性を持つという特性を持つことができます。したがって、応用統計学では、ポートマントー検定は、モデルが基礎となるデータ生成プロセスからさまざまな方法で逸脱する可能性があるデータセットに対するモデルの一致の一般的なチェックとして、適切な進め方を提供します。このような検定を使用すると、検定する逸脱の特定のタイプについて非常に具体的に指定する必要がなくなります。

時系列分析では、モデルの残差における自己相関を検定するための、よく知られた2つのバージョンのポートマントー検定が利用可能です。これは、残差時系列の自己相関のグループのいずれかがゼロと異なるかどうかを検定します。この検定はLjung–Box検定^[1]であり、Box–Pierce検定^[2]の改良版であり、基本的に同時期に考案されましたが、一見些細な単純化（改良検定では省略）が有害な影響を及ぼすことが判明しました。^{[1]このポートマントー検定は、} ARIMAモデル での作業に役立ちます。

時系列構造を含む回帰分析の文脈では、選択されたモデル構造に加えて、説明変数の組み合わせのさまざまなタイプの非線形変換が含まれるべきであった 可能性について一般的なテストを行うことを可能にするポートマントーテスト^{[3]が考案されています。}

• エンダーズ、W. (1995)。応用計量経済時系列。ニューヨーク：ジョン・ワイリー・アンド・サンズ。pp. 86–87。ISBN 0471039411。