dw官网手表 )回归模型进行自相关检验,直接用DW检验,那么DW的值接近于几,检验是否有效？
DW检验是用一阶自回归形式检验随机误差项的序列相关性，也是自相关检验。D-W检验：Durbin-Watson统计量（D-W统计量）是检验模型中是否存在自相关的一种简单有效的方法，其公式为：D-W检验=∑（et-et-1）^2/∑et^2，et是T阶段的残差，et-1是T-1阶段的残差，∑是T阶段从2阶段到T阶段的总和，^2是平方。将上述公式计算的D-W值与Durbin-Watson给出的不同显著性水平α的D-W值的上限Du和下限DL进行比较（它们与样本量n和自变量数p有关）。D-W的取值范围为0-4。当D-W小于或等于2时，D-W检验规则规定：如果D-W Durbin-Watson统计用于测试残差的一阶自相关。它只能测试一阶自相关，但不能测试高阶自相关 DW=sum（EPS）ut-EPS{t-1}）^2/sum（EPSut）^2近似=2（1-R） R是相邻残差之间的相关系数 如果R=0，也就是说，DW值接近2表示残差之间没有相关性 如果R> 0，即DW值接近0表示正相关性 如果R< 0，即，DW值接近4表示负相关 常规DW统计表提供了DL和Du DW< Du正相关 Du< Du< Du测试不确定 Du< DW< 4-Du没有自相关 4-Du< DW< 4-Du测试不确定 DW> 4-Du负相关性 太少了。 面板数据比时间序列和横截面数据复杂得多。首先，您必须对模型设置和数据选择做出总体决定（多少年？有多少节？先做几个变量的F检验，看应该使用混合数据模型、变量截距模型还是变系数模型。当然，根据你的研究目的，你也可以用变量系数来研究一个变量在不同部分之间是否有一致性。无论是固定效应还是随机效应都应该用Hausmann检验来检验，但一般来说固定效应是足够的。模型选择是回归分析。可以使用OLS或GLS。如果DW值不好，可以在模型中加入AR（n）进行校正。模型应该不断地尝试和修改，最后选择最符合要求的模型。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。)回归模型进行自相关检验,直接用DW检验,那么DW的值接近于几,检验是否有效？
