რისთვის გამოიყენება დურბინ უოტსონის ტესტი?
რისთვის გამოიყენება დურბინ უოტსონის ტესტი?

ვიდეო: რისთვის გამოიყენება დურბინ უოტსონის ტესტი?

ვიდეო: რისთვის გამოიყენება დურბინ უოტსონის ტესტი?
ვიდეო: Serial correlation - The Durbin-Watson test 2024, ნოემბერი
Anonim

დურბინი – უოტსონის სტატისტიკა . სტატისტიკაში, დურბინი – უოტსონის სტატისტიკა არის გამოყენებული ტესტის სტატისტიკა რეგრესიის ანალიზიდან ნარჩენებში (პროგნოზის შეცდომები) 1-ში ავტოკორელაციის არსებობის დასადგენად.

ამის გათვალისწინებით, რას გვეუბნება დურბინ უოტსონის ტესტი?

The დურბინ უოტსონი ( DW ) სტატისტიკა არის ა ტესტი სტატისტიკური რეგრესიის ანალიზის ნარჩენებში ავტოკორელაციისთვის. The დურბინი - უოტსონი სტატისტიკას ყოველთვის ექნება მნიშვნელობა 0-დან 4-მდე. მნიშვნელობები 0-დან 2-ზე ნაკლები მიუთითებს დადებით ავტოკორელაციაზე და მნიშვნელობები 2-დან 4-მდე მიუთითებს უარყოფით ავტოკორელაციაზე.

გარდა ამისა, რატომ ვამოწმებთ ავტოკორელაციას? არსებობა ავტოკორელაცია მოდელის ნარჩენებში არის ნიშანი იმისა, რომ მოდელი შეიძლება არასასიამოვნო იყოს. ავტოკორელაცია არის დიაგნოსტიკა კორელოგრამის გამოყენებით (ACF ნაკვეთი) და შეუძლია იყოს გამოცდილი Durbin-Watson-ის გამოყენებით ტესტი . ეს ნიშნავს, რომ მონაცემები არის დაკავშირებულია საკუთარ თავთან (ე.ი. ჩვენ აქვს ავტოკორელაცია /სერიული კორელაცია).

ხალხი ასევე იკითხავს, რას ნიშნავს დაბალი დურბინ უოტსონი?

თუ არის დურბინი - უოტსონი ტესტის სტატისტიკა მაშინ ნიშნავს ავტო კორელაცია ძალიან დაბალი . ღირებულება 2 ნიშნავს რომ ნიმუშში არ არის ავტოკორელაცია. 0-თან მიახლოებული მნიშვნელობები მიუთითებს დადებით ავტოკორელაციაზე და 4-ის მიმართ მნიშვნელობები მიუთითებს უარყოფით ავტოკორელაციაზე.

როგორ განმარტავთ დურბინ უოტსონის სტატისტიკის შედეგებს?

გამოთვლა და ინტერპრეტაცია The დურბინი – უოტსონის სტატისტიკა . არის ნარჩენების ნიმუშის ავტოკორელაცია, d = 2 მიუთითებს ავტოკორელაციის არარსებობაზე. d-ის მნიშვნელობა ყოველთვის 0-დან 4-მდეა. თუ დურბინი – უოტსონის სტატისტიკა არსებითად 2-ზე ნაკლებია, არსებობს დადებითი სერიული კორელაციის მტკიცებულება.

გირჩევთ: