青涩初 4星
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DW检验,全称为杜宾-沃特森(Durbin-Watson)检验,是用于检验随机误差项是否具有一阶自相关的一种方法。它由J.Durbin和G.S.Watson于1951年提出,适用于小样本数据。DW检验的适用条件和检验步骤如下:
适用条件:
1. 回归模型中含有截距项。
2. 解释变量是非随机的。
3. 随机扰动项是一阶线性自相关。
4. 没有缺失数据,样本比较大。
检验步骤:
1. 给定显著水平a,依据样本容量n和解释变量个数k',查D.W.表得d统计量的上界du和下界dL。
2. 计算DW统计量:DW = (n - k' - 2) / (n - 1) * (dL - du)
3. 判断DW统计量的值:
- 如果DW > du,说明随机误差项存在一阶正自相关。
- 如果DW < dL,说明随机误差项存在一阶负自相关。
- 如果dL < DW < du,无法判断随机误差项是否存在自相关。
需要注意的是,DW检验存在一定的局限性:
1. DW检验有两个不能确定的区域,一旦DW值落在这两个区域,就无法判断。
2. DW检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验。
3. 只适用于有常数项的回归模型,并且解释变量中不能含滞后的被解释变量。
17小时前
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