Тест Дурбина-Ватсона

Цель

Тест Дурбина-Ватсона оценивает, существует ли автокорреляция среди невязок данных временных рядов.

Определение

Тестовая статистика Дурбина-Ватсона, DWявляется

DW=i=1n1(ri+1ri)2i=1nri2,

где r i - i-й необработанная невязка, а n - количество наблюдений.

Как

После получения подобранной модели, скажем mdl, использование fitlm или stepwiselm, можно выполнить тест Дурбина-Ватсона используя

dwtest(mdl)
Для получения дополнительной информации смотрите dwtest метод LinearModel класс.

Тест на автокорреляцию среди невязок

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

Загрузите выборочные данные и подбирайте линейную регрессионую модель.

load hald
mdl = fitlm(ingredients,heat);

Выполните двусторонний тест Дурбина-Ватсона, чтобы определить, существует ли автокорреляция среди невязок линейной модели, mdl.

[p,DW] = dwtest(mdl,'exact','both')
p = 0.8421
DW = 2.0526

Значение тестовой статистики Дурбина-Ватсона составляет 2.0526. pЗначение 0,8421 предполагает, что невязки не автокоррелированы.

См. также

| | | |

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте