首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

durbin-watson检验(dwtest)解释

durbin-watson检验(dwtest)是一种用于检验回归模型中残差自相关性的统计方法。它是由詹姆斯·杜宾(James Durbin)和戴维·沃森(Geoffrey Watson)于1950年提出的。

在回归分析中,残差是指观测值与回归模型预测值之间的差异。如果残差之间存在自相关性,即残差之间的相关性不为零,那么回归模型的参数估计将不准确,统计推断也将失效。dwtest可以用来检验残差序列是否存在一阶自相关性。

dwtest的取值范围为0到4,其解释如下:

  • dwtest值接近于0:表示残差序列存在正自相关性,即残差之间存在正相关关系。
  • dwtest值接近于4:表示残差序列存在负自相关性,即残差之间存在负相关关系。
  • dwtest值接近于2:表示残差序列不存在自相关性,即残差之间相互独立。

dwtest的优势在于它是一种简单易用的检验方法,可以快速判断回归模型中残差序列的自相关性。它广泛应用于经济学、金融学等领域的时间序列分析和回归分析中。

在腾讯云的相关产品中,暂时没有直接提供与dwtest相关的产品或服务。但腾讯云提供了一系列云计算产品和解决方案,如云服务器、云数据库、人工智能服务等,可以帮助用户构建和部署各种应用和服务。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据可视化

interval: ##  -0.082238962  0.005358859 ## sample estimates: ##         cor ## -0.03851404 检验的结果是...3.模型筛选与比较 无常数项模型拟合 回归模型校正 利用qqPlot()函数提供的正态假设检验方法,它画出了在n-p-1个自由度的t分布下的学生化残差图形,再配合Shapiro检验得出检测结果...library(car) qqPlot(model2,labels = row.names(datacor)) 方差齐性 利用残差绘制曲线图并配合Durbin-Watson检验,此检验方法能够检测误差的序列相关性...,再配合下表检验结果显著性为0.7604表示接受原假设,因此误差项独立性检验通过。...dwtest(model2) ## ##  Durbin-Watson test ## ## data:  model2 ## DW = 2.0242, p-value = 0.7604

39810

【2023新书】解释模型分析:探索、解释检验预测模型

解释模型分析探索、解释和检查预测模型是一套方法和工具,旨在建立更好的预测模型,并监测其在不断变化的环境中的行为。...它是缺乏模型探索(提取模型学习到的关系)、模型解释(理解影响模型决策的关键因素)和模型检查(识别模型弱点和评估模型性能)的工具。...在第二部分,实例级探索中,我们介绍了探索和解释模型对单个观察的预测的技术。在第三部分,数据集级别的探索,我们将介绍探索和解释整个数据集的模型的技术。...本书第二部分的重点是实例级的解释器,由第6 ~ 13章组成。第6-8章介绍了将模型的预测分解为每个解释变量对应的贡献值的方法。...第9章将介绍另一种解释单实例预测的方法。它是基于一个更简单的玻璃盒模型的黑盒模型的局部近似。在本章中,我们将讨论局部可解释的模型无关解释(LIME)方法(Ribeiro等人,2016)。

25930
  • R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据可视化|附代码数据

    interval: ##  -0.082238962  0.005358859 ## sample estimates: ##         cor ## -0.03851404 检验的结果是...3.模型筛选与比较 无常数项模型拟合 回归模型校正 利用qqPlot()函数提供的正态假设检验方法,它画出了在n-p-1个自由度的t分布下的学生化残差图形,再配合Shapiro检验得出检测结果...library(car) qqPlot(model2,labels = row.names(datacor)) 方差齐性 利用残差绘制曲线图并配合Durbin-Watson检验,此检验方法能够检测误差的序列相关性...,再配合下表检验结果显著性为0.7604表示接受原假设,因此误差项独立性检验通过。...dwtest(model2) ## ##  Durbin-Watson test ## ## data:  model2 ## DW = 2.0242, p-value = 0.7604

    56620

    SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释

    SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释 检验特征是QM模块中的一项重要主数据,可以说是QM检验业务的构成基础,它通过体现在Task list (检验任务清单)和/或material specification...(物料规格)中而参与检验流程,并对检验结果起着控制作用。...检验特征这一对象,当仅仅以主数据的形态出现时又被称为主检验特征(master inspection characteristics),而出现在检验任务清单或物料规格中时一般描述为“检验特征”(inspection...检验特性主界面如下: 这个界面关键字段解释如下: 1),'Quantitative Charc'/ 'Qualitative Charc' (定量/定性标识):必须选择且只能选择其一,用来说明“本检验特征是定量检测还是定性检测...2), 'Status' (状态):只能选择Released,要不然创建检验特征的主数据就失去意义。只有released的主检验特性,才能在后续的检验业务中被使用到。

    79300

    【实例】R语言如何做银行财务数据分析?

    然后,我们对剩余的流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润和增长率这些公司财务变量进行KMO检验检验选取的财务变量是否适合进行因子分析。...correlation of possible factor scores 0.99 0.98 结果说明: 从表格可知,两个因子的累计贡献方差(Cumulative Var)为62%,说明得到的两个因子能解释所有变量...以下通过lmtest程序包中的dwtest函数,对模型进行Durbin-Watson检验。...install.packages("lmtest")#install.packages("zoo")library(lmtest) # 导入程序包lmtestdwtest(lm.aic) ## ## Durbin-Watson...(2)通过银行业上市的各个财务指标的因子分析发现: 在银行业数据中,可以用两个主因子(收益因子、资产因子)来代替解释所有六个财务指标提供的62%的信息。

    4.4K81

    多元线性回归的模型解释、假设检验、特征选择

    最后,我们将深入学习线性回归,学习共线性、假设检验、特征选择等内容。 现在有人可能会想,我们也可以用简单的线性回归来分别研究我们对所有自变量的输出。 为什么需要线性回归 从多个输入变量预测结果。...现在我们有了这些值,如何解释它们呢? 如果我们确定电视和报纸的预算,那么增加1000美元的广播预算将导致销售增加189个单位(0.189*1000)。...我们从统计数据中获得帮助,并做一些被称为假设检验的事情。我们首先建立一个零假设和一个相应的备择假设。...假设检验采用F-statistic进行。这个统计数据的公式包含残差平方和(RSS)和总平方和(TSS),我们不需要担心这一点,因为Statsmodels包会处理这个问题。...R²方差的程度的测量数据是用模型来解释。 数学上,它是实际结果和预测结果之间相关性的平方。R²接近1表明模型是好的和解释方差数据。接近于零的值表示模型很差。 ?

    2.1K10

    SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释

    SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释 检验特征是QM模块中的一项重要主数据,可以说是QM检验业务的构成基础,它通过体现在Task list (检验任务清单)和/或material specification...(物料规格)中而参与检验流程,并对检验结果起着控制作用。...检验特征这一对象,当仅仅以主数据的形态出现时又被称为主检验特征(master inspection characteristics),而出现在检验任务清单或物料规格中时一般描述为"检验特征"(inspection...这个界面关键字段解释如下: 1),'Quantitative Charc'/ 'Qualitative Charc' (定量/定性标识):必须选择且只能选择其一,用来说明"本检验特征是定量检测还是定性检测...2), 'Status' (状态):只能选择Released,要不然创建检验特征的主数据就失去意义。只有released的主检验特性,才能在后续的检验业务中被使用到。

    73510

    如何使用统计显着性检验解释机器学习结果

    统计显着性检验是帮助解释机器学习实验结果的重要工具。此外,这些工具的发现可以帮助您更好,更自信地呈现您的实验结果,并为您的预测建模问题选择正确的算法和配置。...在本教程中,您将了解如何使用Python中的统计显着性测试来研究和解释机器学习实验结果。 完成本教程后,您将知道: 如何应用正态性测试来确认您的数据是否正常分布。...我们无法按照原样使用Student t检验。事实上,我们将不得不使用一个名为韦尔奇的t检验的修改版本的测试。...比较非高斯结果的手段 如果我们的数据不是高斯的话,我们不能使用Student t检验或者Welch的t检验。.../wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test 概要 在本教程中,您了解了如何使用统计显着性测试来解释机器学习结果。

    3K100

    算法金 | 线性回归:不能忽视的五个问题

    显著性检验失效:多重共线性会导致回归系数的显著性检验失效,具体表现为回归模型的总体检验(F检验)可能表明模型显著,但单个回归系数的t检验却显示不显著。这使得我们难以判断哪些自变量对因变量有实际的影响。...解释力下降:由于回归系数的不稳定和显著性检验的失效,模型的解释力会下降。这使得我们难以准确地解释每个自变量对因变量的贡献。...Durbin-Watson检验Durbin-Watson统计量是检测自相关性的一种常用方法,其值在 0 到 4 之间,接近 2 表示没有自相关性,接近 0 表示正自相关,接近 4 表示负自相关。...模型的解释力下降:由于误差项的方差不恒定,模型对因变量的解释力会下降,使得解释变量对因变量的影响变得不清晰。如何检测异方差性残差图:绘制标准化残差与拟合值的散点图。...White检验:White检验是一种更加通用的异方差性检验方法,适用于检测异方差性的多种情况。

    5600

    解释事实检验算法研究|AAAI 2022

    事实检验算法旨在利用现有知识库来检验文本的事实正确性。 目前,事实验证的方法通常是将问题拆解为两个步骤:检索阶段(retrieval)和验证阶段(verification)。...为了解决事实检验中的可解释性问题,字节跳动人工智能实验室和复旦大学的团队提出了 LOREN ,一种全新的可解释事实检验范式:将针对整个陈述的验证拆解为短语级别的验证。...结果显示,通过 LOREN 框架学习得到的解释既正确又忠实。...总结 本文提出了一种基于短语级别分解的可解释事实检验算法 LOREN。通过利用 MRC 对分解的短语寻找验证信息,并通过聚合逻辑约束短语正确性的学习,使黑盒模型获得了既准确又忠实的解释性。...LOREN 在事实检验领域做出了可解释推理的简单尝试,希望未来出现更多推动模型具备推理能力的研究 (make a system right for the right reasons)。

    63220

    针对用户活跃度分析中如何应用回归方法?

    对于正态分布可以考察残差的正态概率图,如果正态概率图呈现一条直线表示符合正态分布,当然了也可以通过正态性检验方法来检验一下是否符合正态分布。...还可通过Durbin-Watson检验是否独立。 今天我们将探讨DAU与PCU、PCU与ACU、DAU与首登三组的回归分析。 首先来看DAU与PCU的回归分析。...最后会在新的工作表组生成结果,形式如下所示: 表格术语解释一下: df=degree of freedom 自由度 SS Stdev square 方差 MS Mean square 均方差...F联合检验F值 coefficient回归系数 standard error标准差 T-stat T检验值=回归系数/标准差 P-value P值,T检验值查表对应的P概率值 Lower 95%和upper...但是除了做回归方程和回归系数的显著性检验以外,还需要对回归残差做检验,因为回归方程必须满足均值为0,独立,正态分布,否则最小二乘估计对参数做估计就失效。如下为残差图,基本上是零散的分布。

    1.5K80

    针对用户活跃度分析中如何应用回归方法?

    对于正态分布可以考察残差的正态概率图,如果正态概率图呈现一条直线表示符合正态分布,当然了也可以通过正态性检验方法来检验一下是否符合正态分布。...还可通过Durbin-Watson检验是否独立。 ? 今天我们将探讨DAU与PCU、PCU与ACU、DAU与首登三组的回归分析。 首先来看DAU与PCU的回归分析。...表格术语解释一下: df=degree of freedom 自由度 SS Stdev square 方差 MS Mean square 均方差 F联合检验F值 coefficient回归系数...,我们还要进行方程的统计检验检验的原假设回归系数=0,如果拒绝原假设(p小于置信系数),则回归系数不为0,回归系数或者回归方程显著。...但是除了做回归方程和回归系数的显著性检验以外,还需要对回归残差做检验,因为回归方程必须满足均值为0,独立,正态分布,否则最小二乘估计对参数做估计就失效。如下为残差图,基本上是零散的分布。

    1.8K120

    对比R语言和Python,教你实现回归分析

    ,当x1变化一个单位,x2不变,对y的影响;而x1与x2高度相关,就会解释没有意义。...,研究发现对因变 量进行对数变换,去除自变量 GDP (x1)后,拟合效果最好,且满足各种假设检验。 拟合结果如表 3 所示,模型整体解释能力如表 4 所示: ? 建立的回归方程: ?...总体来看,人口解释了全社会用电量 98%的方差。对回归方程的 F 检验 p 值0.05,不显著。说明误差项之间独立。...相关系数可以判断自变量是否可以预测因变量 补充:选择特征的角度很多:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和使用),变量的强壮性(不容易被绕过), 变量在业务上的可解释性(被挑战时可以解释的通

    1.8K20

    Python数据科学:线性回归诊断

    残差应服从的前提条件有三个:残差方差齐性残差独立同分布残差不能和自变量相关(不能检验)通过查看残差图来查看残差情况。...残差的自相关关系判断可以使用DW检验(Durbin-Watson检验)。当DW值趋近2时,可以认为残差无自相关关系。下面是以都取对数的模型输出的判断指标。?发现都取对数的模型,其DW值为1.368。...验证模型假定:设置模型,选择回归方法,选择变量,以及变量以何种形式放入模型解释变量和扰动项不能相关解释变量之间不能有强线性关系扰动项独立同分布扰动项服从正态分布多重共线性与强影响点的诊断与分析:修正回归模型...预测和解释:使用模型来预测与解释。说实话,这部分内容都不太好理解。大多数我都选择先Mark一波,以后慢慢消化...

    2.2K10

    【机器学习笔记】:大话线性回归(二)

    ▌线性回归的显著性检验 要想知道我们根据样本拟合的模型是否可以有效地预测或估计,我们需要对拟合的模型进行显著性检验。回归分析中的显著性检验主要包括两方面内容:线性关系检验;回归系数检验。 1....回归系数检验 回归系数的显著性检验与线性检验不同,它要求对每一个自变量系数进行检验,然后通过检验结果可判断出自变量是否显著。...(3)Shapiro检验: 这种检验方法均属于非参数方法,先假设变量是服从正态分布的,然后对假设进行检验。...同样的方法还有KS检验,也可以直接通过scipy调用进行计算。 2. 独立性检验 残差的独立性可以通过Durbin-Watson统计量(DW)来检验。...而取对数从业务上来说也是有意义的,解释变量和被解释变量的表达形式不同,对回归系数的解释也不同。下面是不同转换情况下的解释: ?

    1.9K60
    领券