Тест Дурбина-Ватсона оценивает, существует ли автокорреляция среди невязок данных временных рядов.
Тестовая статистика Дурбина-Ватсона, DW
является
где r i - i-й необработанная невязка, а n - количество наблюдений.
После получения подобранной модели, скажем mdl
, использование fitlm
или stepwiselm
, можно выполнить тест Дурбина-Ватсона используя
dwtest(mdl)
dwtest
метод LinearModel
класс.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. Значение 0,8421 предполагает, что невязки не автокоррелированы.
dwtest
| fitlm
| LinearModel
| plotResiduals
| stepwiselm