Durbin-Watson 检验

Durbin-Watson 检验Durbin Watson 检验 又称 DW 检验 是用来检验回归分析中残差的一阶自相关性的 尤其针对时间序列数据 假设残差为 e t e t e t 各残差的相关性方程用 e t

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Durbin-Watson 检验,又称 DW 检验,是用来检验回归分析中残差的一阶自相关性的(尤其针对时间序列数据)。

假设残差为 e t e_t et,各残差的相关性方程用 e t = ρ e t − 1 + v t e_t=\rho e_{t-1}+v_t et=ρet1+vt,检验的原假设为: ρ = 0 \rho=0 ρ=0,备选假设: ρ ≠ 0 \rho\neq 0 ρ=0,检验统计量:
d = ∑ t = 2 T ( e t − e t − 1 ) 2 ∑ t = 1 T e t 2 d=\frac{\sum^{T}_{t=2}(e_t-e_{t-1})^2}{\sum^{T}_{t=1}e_t^2} d=t=1Tet2t=2T(etet1)2

由于 d d d 近似等于 2 ( 1 − ρ ) 2(1-\rho) 2(1ρ) (这个证明过程需要将分子的式子展开,然后利用到 e t e_t et e t − 1 e_{t-1} et1 的自相关系数),所以该统计量值越接近 2 越好,一般在 1~3 之间说明没问题,小于 1 这说明残差存在自相关性(有临界值表可以查)。


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若没有通过 DW 检验,则需要修改模型或对数据进行处理。

https://en.wikipedia.org/wiki/Durbin%E2%80%93Watson_statistic

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