Тест Дарбина-Уотсона: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Новая страница: «{{DigitalTool |Description=Тест Дурбина-Уотсона (Durbin-Watson test) — статистический критерий для обнаружения автокорреляции первого порядка в остатках регрессионной модели. Разработан в 1950 году статистиками Джеймсом Дурбином и Джеффри Уотсоном для диагностики наруше...»
 
Строка 20: Строка 20:
* n — размер выборки.
* n — размер выборки.


Приближённая связь с коэффициентом автокорреляции первого порядка \rho:
Приближённая связь с коэффициентом автокорреляции первого порядка h:
<math>
<math>
d \approx 2(1 - \rho)
d \approx 2(1 - h)
</math>
</math>


Это означает, что:
Это означает, что:
* При отсутствии автокорреляции (\rho = 0): d \approx 2   
* При отсутствии автокорреляции (h = 0): d \approx 2   
* При положительной автокорреляции (\rho > 0): d < 2   
* При положительной автокорреляции (h > 0): d < 2   
* При отрицательной автокорреляции (\rho < 0): d > 2
* При отрицательной автокорреляции (h < 0): d > 2


Статистика d всегда принимает значения в диапазоне от 0 до 4.
Статистика d всегда принимает значения в диапазоне от 0 до 4.

Версия от 22:13, 7 октября 2025

Краткое описание инструмента Тест Дурбина-Уотсона (Durbin-Watson test) — статистический критерий для обнаружения автокорреляции первого порядка в остатках регрессионной модели. Разработан в 1950 году статистиками Джеймсом Дурбином и Джеффри Уотсоном для диагностики нарушения предположения о независимости ошибок в линейной регрессии.
Возможности
Трудности использования
Область знаний Экономика, Статистика
Область применения
Поясняющее видео
Веб-сайт
Пользователи
Используется для создания (проведения) Статистический анализ
Разработчик
Сообщество вокруг средства
Лицензия
Год первого релиза 1950
Совместное сетевое использование Нет
Какой язык основной English
Есть ли поддержка Искусственным Интеллектом Нет

Математическое определение

Статистика теста Дурбина-Уотсона вычисляется по формуле:

[math]\displaystyle{ d = \frac{\sum_{t=2}^{n} (e_t - e_{t-1})^2}{\sum_{t=1}^{n} e_t^2} }[/math]

где:

  • e_t — остатки (residuals) регрессионной модели в момент времени t;
  • n — размер выборки.

Приближённая связь с коэффициентом автокорреляции первого порядка h: [math]\displaystyle{ d \approx 2(1 - h) }[/math]

Это означает, что:

  • При отсутствии автокорреляции (h = 0): d \approx 2
  • При положительной автокорреляции (h > 0): d < 2
  • При отрицательной автокорреляции (h < 0): d > 2

Статистика d всегда принимает значения в диапазоне от 0 до 4.