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1、_Durbin-Watson Test 此博文包含图片 (2009-09-26 15:34:59)转载标签： 统计量 检验 回归分类： 琐记在线性回归中，我们总是假设残差是彼此独立的（不相关）。如果违反相互独立假设 ，一些模型的拟合结果就会成问题。例如，误差项之间的正相关往往会放大系数 t 值，从而使预测变量显得重要 ，而事实上它们可能并不重要。Durbin-Watson 统计量通过确定两个相邻误差项的相关性是否为零来检验回归残差是否存在自相关。该检验以误差均由一阶自回归过程生成的假设为基础。要从检验中得出结论，根据样本量n和自变量数目k查DW分布表，得下临界值LD 和上临界值UD，并依下列准
2、则判断残差的自相关情形:(1)如果0DW LD ，则拒绝零假设，残差存在一阶正自相关。DW越接近于0，正自相关性越强。(2)如果LD DW UD ，则无法判断是否有自相关。(3)如果UD DW4-UD ，则接受零假设，残差不存在一阶正自相关。DW越接近2，判断无自相关性把握越大。(4)如果4-UD DW4-LD ，则无法判断是否有自相关。(5)如果4-LD DW4，则拒绝零假设，残差存在一阶负自相关。DW越接近于4，负自相关性越强。详细的检验表（请右键另存为）：T=6-100 (.TXT)T=100-200 (.TXT)T=200-500 (.TXT)T=500-2000 (.TXT)Durbin-Waterson Test 检验表_
