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Durbin-Watson是德宾德宾—瓦特逊检验。
是自相关性的一项检验方法。Durbin-Watson Statistics(德宾—瓦特逊检验): 假设time series模型存在自相关性,我们假设误差项可以表述为 Ut=ρ*Ut-1+ε. 利用统计检测设立假设,如果ρ=o.则表明没有自相关性。Durbin-Watson统计量(后面简称DW统计量)可以成为判断正、负、零(无)相关性的工具。 DW统计量: d=∑(Ut-Ut-1)^2/∑ut^2≈2*(1-ρ).如果d=2则基本没有自相关关系,d靠近0存在正的相关关系,d靠近4则有负的相关关系。扩展资料:德宾-沃森(Durbin-Watson)检验。德宾-沃森检验,简称D-W检验,是目前检验自相关性最常用的方法,但它只使用于检验一阶自相关性。因为自相关系数ρ的值介于-1和1之间,所以 0≤DW≤4 并且DW=O=>ρ=1,即存在正自相关性;DW=4<=>ρ=-1即存在负自相关性 DW=2<=>ρ=0,即不存在(一阶)自相关性。因此,当DW值显著的接近于O或4时,则存在自相关性,而接近于2时,则不存在(一阶)自相关性。这样只要知道DW统计量的概率分布,在给定的显著水平下,根据临界值的位置就可以对原假设H0进行检验。如果计量经济模型经检验存在自相关性,首先应分析模型是否遗漏了重要的解释变量,其次是模型的函数形式是否适当。如果还不能解决问题,则可通过广义差分变换、迭代法和广义最小二乘法等方法来消除其不利影响。
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Durbin-Watson是统计学中的术语:Durbin-Watson检验,译为:杜宾 - 沃森检验。该检验是有Durbin和Watson共同提出来的。主要检验带滞后的统计模型或经济计量学模型中的自相关问题。
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