Durbin Waston统计+Durbin Waston检验表

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Durbin Waston统计+Durbin Waston检验表

 

Durbin Waston统计

Durbin Waston检验表

 

D.W统计量是用来检验残差分布是否为正态分布的,因为用OLS进行回归估计是假设模型残差服从正态分布的,因此,如果残差不服从正态分布,那么,模型将是有偏的,也就是说模型的解释能力是不强的.

D.W统计量在2左右说明残差是服从正态分布的,若偏离2太远,那么你所构建的模型的解释能力就要受影响了.

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与ACF(自相关),PACF(偏自相关)的关系。

自相关函数(ACF)决定时间序列及其滞后时间序列的相关性。

偏自相关函数(PACF)也用来度量时间序列与滞后时间序列的相关性。

 

DW在0和2之间说明残差序列存在负自相关,DW在2和4之间,存在正自相关。DW=2残差序列无自相关,DW=0残差序列完全负自相关,DW=4残差序列完全正自相关,

 

 

参考:python machine learning case studies

参考:使用 Durbin-Watson 统计量检验自相关

 

 

以上是关于Durbin Waston统计+Durbin Waston检验表的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R假设检验之Durbin-Watson检验(Durbin-Watson Test)

spssd法和w法在怎么用

R - 从自己的函数将变量保存到数据帧

R 误差自相关与DW检验

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