统计检验matlab,matlab实现Diebold-Mariano检验统计

Diebold-Mariano（DM）检验是用于比较两个预测模型的预测准确性的一种常用统计检验方法。在Matlab中，可以通过以下步骤实现DM检验统计：

1. 首先，将两个预测模型的预测误差序列存储在两个向量中。

2. 然后，使用Matlab中的“mean”函数计算两个向量的平均值。

3. 接着，使用Matlab中的“var”函数计算两个向量的方差。

4. 使用Matlab中的“ttest”函数执行一个双尾的t检验，计算两个预测模型的平均误差之间是否存在显著差异。

5. 最后，根据t检验的结果，可以得出两个预测模型的预测准确性是否存在显著差异。

下面是Matlab代码示例：

% 初始化两个预测误差序列
model1_error = [0.1, -0.2, 0.3, -0.4, 0.5];
model2_error = [-0.1, 0.2, -0.3, 0.4, -0.5];

% 计算两个误差序列的平均值和方差
mean1 = mean(model1_error);
mean2 = mean(model2_error);
var1 = var(model1_error);
var2 = var(model2_error);

% 计算t检验的统计量和p值
[tstat, pval] = ttest(model1_error, model2_error);

% 输出结果
if pval < 0.05
    fprintf('两个预测模型的预测准确性存在显著差异。\n');
else
    fprintf('两个预测模型的预测准确性不存在显著差异。\n');
end

在上面的示例中，假设我们有两个预测模型，分别对同一个数据集进行预测，并得到了它们的预测误差序列。我们将这两个误差序列存储在“model1_error”和“model2_error”中，并通过Matlab中的“mean”和“var”函数计算它们的平均值和方差。然后，我们使用Matlab中的“ttest”函数执行t检验，并计算p值。如果p值小于0.05，则认为两个预测模型的预测准确性存在显著差异。否则，认为它们的预测准确性不存在显著差异。