Тест Дербин-Уотсона

Тест Дербин-Уотсона оценивает, существует ли автокорреляция среди невязок или нет.

Тестовая статистическая величина Дербин-Уотсона, DW,

$D W = \frac{\sum_{i = 1}^{n - 1} {(r_{i + 1} - r_{i})}^{2}}{\sum_{i = 1}^{n} r_{i}^{2}},$

где r_{, i} является i th необработанная невязка и n, является количеством наблюдений.

После получения подобранной модели, скажем, mdl, с помощью fitlm или stepwiselm, можно выполнить тестовое использование Дербин-Уотсона

dwtest(mdl)

Для получения дополнительной информации см. метод dwtest класса LinearModel.

Этот пример показывает, как протестировать на автокорреляцию среди невязок модели линейной регрессии.

Загрузите выборочные данные и соответствуйте модели линейной регрессии.

load hald
mdl = fitlm(ingredients,heat);

Выполните двухсторонний тест Дербин-Уотсона, чтобы определить, существует ли какая-либо автокорреляция среди невязок линейной модели, mdl.

[p,DW] = dwtest(mdl,'exact','both')

p = 0.8421

DW = 2.0526

Значение тестовой статистической величины Дербин-Уотсона 2.0526. $p$ - значение 0,8421 предполагает, что невязки не автокоррелируются.

Документация