dw檢驗表中的k表示什麼意思,簡述dw檢驗 統計學裡什麼叫做DW檢驗

2021-04-01 06:51:44 字數 2736 閱讀 6233

1樓:蘇堤舊事

k 表示迴歸bai模型中解釋變du量個數(不包括常數zhi項)。

dw檢驗,杜賓-瓦特dao森檢驗,計量經版濟,統計分析中常用權的一種檢驗序列一階自相關最常用的方法。

1 隨機項存在一階序列相關

2 解釋變數與隨機項不相關,即不存在異方差3 樣本容量比較大

檢驗步驟

提出零假設和備選假設

h0:p=0 隨機誤差項不存在一階序列相關h1:p≠0

構造d-w檢驗統計量

d=2(1-p)

p→0時 d→2

p→1時 d→0

p→-1時 d→4

杜賓和瓦特森根據樣本容量n和解釋變數數目k,在給定顯著性水平下,建立d-w檢驗統計量的下臨界值和上臨界值,確定了具體的用於判斷的範圍。

2樓:琦琦嘿嘿嘿

k 表示迴歸模型中解釋變數個數(不包括常數項)。

簡述dw檢驗 統計學裡什麼叫做dw檢驗

3樓:陽光語言矯正學校

dw檢驗是j.durbin(杜賓)和g.s.watson(沃特森)於2023年提出的一種適用於小樣本...

k表示迴歸模型中解釋變數個數(不包括常數項)。dw檢驗,杜賓-瓦特森檢驗,計量經濟,統計分析中常用的...

計量經濟學中dw統計量是什麼意思?在n多模型檢驗中,dw統計量的結果反映什麼問題,求簡單明瞭的解釋

4樓:匿名使用者

durbin watson 統計量用來檢驗殘差一階自相關 只能檢驗一階不能檢驗高階自相關

dw = sum (eps_t - eps_)^2 / sum (eps_t)^2 約= 2(1 - r)

r表示相鄰殘差之間的相關係數

如果r = 0 也就是說近似於2的dw值表示殘差不存在相關性

如果r > 0 也就是說接近0的dw值表示正相關

如果r < 0 也就是說接近4的dw值表示負相關

一般dw統計量的表提供d_l和d_u

dw < d_l 正相關

d_l d_u < dw < 4 - d_u 不存在自相關

4 - d_u < dw < 4 - d_l 該檢驗不確定

dw > 4 - d_l 負相關

擴充套件資料:

自相關性產生的原因:

線性迴歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多,但主要是經濟變數自身特點、資料特點、變數選擇及模型函式形式選擇引起的。

1.經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關

2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關

3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關

4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關

5.觀測資料處理引起隨機誤差項序列相關

自相關的後果:

線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下,用ols(普通最小二乘法)進行引數估計,會造成以下幾個方面的影響。

從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出,只有在同方差和非自相關性的條件下,ols估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時,ols估計仍然是無偏估計,但不再具有有效性。

這與存在異方差性時的情況一樣,說明存在其他的引數估計方法,其估計誤差小於ols估計的誤差;也就是說,對於存在自相關性的模型,應該改用其他方法估計模型中的引數。

1.自相關不影響ols估計量的線性和無偏性,但使之失去有效性

2.自相關的係數估計量將有相當大的方差

3.自相關係數的t檢驗不顯著

4.模型的**功能失效

5樓:匿名使用者

德賓-沃森(durbin-watson)檢驗簡稱d-w檢驗,是目前檢驗自相關性最常用的方法,但它只適用於檢驗一階自相關性。 先通過公式計算出dw值,再根據樣本容量n和解釋變數數目k查分佈表,得到臨界值dl和du,然後判斷是否自相關。 因為dw=2(1-ρ),而自相關係數ρ(利用殘差構造的)的值介於-1和1之間,所以 0≤dw≤4 ,而且判定區間【0, dl ,du,(4-du),(4-dl), 4】關於2對稱。

0

如果dw統計量表明殘差序列有一階自相關,說明原模型沒有擬合好,應為沒有捕捉到足夠資訊所以導致殘差自相關;或者說明模型中的解釋變數至少不是嚴格外生的。

改善方法:新增解釋變數或者對模型進行準差分。設原模型為yt=beta0+beta1*xt+ut,準差分得到[yt-rouy(t-1)]=[beta0(1-rou)]+[xt-roux(t-1)]+[ut-rouu(t-1)] ,rou就是殘差ut的一階自相關係數,t是下標,我敲的不太好看。

統計學裡什麼叫做dw檢驗?dw值代表什麼?

6樓:匿名使用者

dw檢驗用於檢驗隨機誤差項具復有一階自迴歸形式的序列相關問題,也是就自相關檢驗。

杜賓和瓦特森根據樣本容量n和解釋變數數目k,在給定來顯著性水平下,建立d-w檢驗統計量的下臨界值和上臨界值,確定了具體的用於判斷的範自圍。

檢驗步驟

提出零假設和備選假設

h0:p=0隨機誤差項不存在一階序列相關

h1:p≠0

構造d-w檢驗統計量

d=2(1-p)

p→0時d→2

p→1時d→0

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