dw检验残差是否存在序列相关性

如题所述

dw检验残差是存在序列相关性。

通过DW值是判断残差是否存在自相关的,如果需要检验原始数据是否存在自相关,比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法,通过观察自相关图来判断。

T是样本容量,bj是一阶滞后变量Xj的系数估计量 。当|h| > Za/2时拒绝p=0的假设求出残差项,并把作为随机误差项的估计值,画出的散点图。由于把残差项作为随机误差项的估计值,随机误差项的性质也应能在残差中反映出来。

特征:

回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差,以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0,σ2)。(δ-残差的均值)/残差的标准差,称为标准化残差,以δ*表示。

δ*遵从标准正态分布N(0,1)。实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外,可在95%置信度将其判为异常实验点,不参与回归直线拟合。

有多少对数据,就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息,分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。

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