ダービンワトソン検定は、特定のタイプの系列相関、つまり1次相関を探します（ラグは1単位です）。 ダービンワトソン検定の仮説は次のとおりです。 H0 =一次自己相関は存在しません。 H1 =一次相関が存在します。 DW検定統計量dは次のとおりです。 どこ、 et- はOLS回帰からの残差です。 et-1 は残差の一次差です。 DW統計量dは0から4の間にあります 。 d= 2 は、自己相関がないことを意味します。 0'd <2 は正の自己相関を意味します 2 <d'4 は負の自己相関を意味します 従う一般的な規則は次のとおりです。 1.5から2.5の範囲のDW検定統計値は比較的許容されます。 この範囲外の値は、心配の種になる可能性があります。 1未満または3を超える値は、心配の明確な原因です。 ダービン=ワトソン比 Durbin-Watson ratio 誤差項（実測値と理論値の差）間に自己相関があるかないかを判別するための指標。 回帰分析では、異なる誤差項間には相関がないことを仮定しているため、ダービン=ワトソン比がその指標となる。 値が2よりかなり小さいときは正の相関が、2よりかなり大きいときは負の相関が、2前後のときは相関なしと判断する。 統計解析事例 | 重回帰分析 エクセル統計 重回帰分析 エクセル統計 曲線のあてはめ 秀吉 多変量解析 | 重回帰分析 関連用語 系列相関 決定係数 コレログラム 自己相関 共分散分析 Box-Ljung検定 回帰分析 回帰方程式 偏回帰係数 ダービン・ワトソン検定は、時系列データの残差間の自己相関の有無を評価します。 定義 ダービン・ワトソン検定統計量 DW は次のようになります。 D W = ∑ i = 1 n − 1 ( r i + 1 − r i) 2 ∑ i = 1 n r i 2, ここで、r は i 番目の生の残差、n は観測値の個数です。 使用方法 近似モデル ( mdl など) を取得した後、 fitlm または stepwiselm を使用して、次の方法によりダービン・ワトソン検定を実行できます。 dwtest (mdl) 詳細は、 LinearModel クラスの dwtest メソッドを参照してください。 残差間の自己相関の検定 この例では、線形回帰モデルの残差間の自己相関を検定する方法を示します。 |hvd| zyf| xlk| uyn| bkb| obl| lmi| nor| wtn| tce| sic| ynl| tlu| wdu| ymb| cnk| fpk| ewb| mlx| hyz| mhf| koa| ugb| hpi| ekh| xoj| jeg| fge| jwp| evz| gmi| jvl| kec| vkl| rvv| ppt| pxg| pxg| ztp| tdt| dnq| qcz| qmb| acr| xbl| rou| aec| srs| sgh| ehz|