Video: Ինչպե՞ս եք կատարում Դուրբին Ուոթսոնի թեստը Minitab-ում:
2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37
Մեջ Minitab Սեղմեք Stat > Regression > Regression > Fit Regression Model: Կտտացրեք «Արդյունքները» և ստուգեք Դուրբին - Ուոթսոնի վիճակագրություն.
Հետևաբար, ինչու ենք մենք օգտագործում Durbin Watson թեստը:
Դուրբին – Ուոթսոնի վիճակագրություն . Վիճակագրության մեջ Դուրբին – Ուոթսոնի վիճակագրություն է օգտագործված թեստի վիճակագրություն ռեգրեսիոն վերլուծության արդյունքում մնացորդներում (կանխատեսման սխալներ) 1-ին ուշացումով ավտոկոռելյացիայի առկայությունը հայտնաբերելու համար:
Նաև իմացեք, ի՞նչ անել, եթե Դուրբին Ուոթսոնի թեստն անորոշ է: Եթե որ Դուրբին - Ուոթսոնի վիճակագրություն գտնվում է d-ի և d-ի միջև (կամ ճիշտ հավասար է կամ d-ին կամ d-ին), the թեստն անորոշ է . Եթե որ Դուրբին - Ուոթսոնի վիճակագրություն մեծ է d-ից, the Դուրբին - Ուոթսոնի վիճակագրություն այնքան մոտ է 2-ին, որ մոդելում դրական ավտոկոռելացիա չի կարող լինել:
Բացի այդ, ինչպե՞ս եք ստուգում ավտոկոռելյացիայի համար:
Ընդհանուր մեթոդ փորձարկում ավտոկոռելյացիայի համար Դուրբին-Ուոթսոնն է փորձարկում . Վիճակագրական ծրագրակազմը, ինչպիսին է SPSS-ը, կարող է ներառել Durbin-Watson-ի գործարկման տարբերակը փորձարկում ռեգրեսիոն վերլուծություն իրականացնելիս. The Durbin-Watson թեստեր արտադրում է ա փորձարկում վիճակագրություն, որը տատանվում է 0-ից 4:
Ո՞րն է լավ Durbin Watson արժեքը:
Այն Դուրբին Ուոթսոն (DW) վիճակագրությունը վիճակագրական ռեգրեսիոն վերլուծությունից ստացված մնացորդների մեջ ավտոկոռելյացիայի թեստ է: Այն Դուրբին - Ուոթսոնը վիճակագրությունը միշտ կունենա ա արժեքը 0-ի և 4-ի միջև: Արժեքներ 0-ից մինչև 2-ը ցույց են տալիս դրական ավտոկորելացիա և արժեքներ 2-ից 4-ը ցույց է տալիս բացասական ավտոկորելացիա:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս եք կատարում հավասարումների համակարգ բառային խնդիրները:
Հավասարումների բառային խնդիրների համակարգը լուծելու համար նախ սահմանում ենք փոփոխականները, այնուհետև հավասարումները հանում բառային խնդիրներից: Այնուհետև մենք կարող ենք լուծել համակարգը՝ օգտագործելով գրաֆիկական, վերացման կամ փոխարինման մեթոդները
Ինչպե՞ս եք կատարում գործողություններ ամբողջ թվերով:
Ամբողջ թվերը ամբողջ թվեր են՝ և՛ դրական, և՛ բացասական: Դրանց վրա կարող եք կատարել չորս հիմնական մաթեմատիկական գործողություններ՝ գումարում, հանում, բազմապատկում և բաժանում: Երբ ամբողջ թվեր եք ավելացնում, հիշեք, որ թվային տողի վրա դրական ամբողջ թվերը ձեզ տեղափոխում են դեպի աջ, իսկ բացասական ամբողջ թվերը՝ դեպի ձախ։
Ինչպե՞ս եք կատարում սինուսոիդային ռեգրեսիա հաշվիչի վրա:
ՏԵՍԱՆՅՈՒԹ Այստեղից ինչպե՞ս եք հաշվարկում սինուսոիդային ռեգրեսիան: Սինուսոիդային ռեգրեսիա . Կարգավորեք A, B, C և D արժեքները հավասարումը y = A*sin(B(x-C))+D կազմել a սինուսոիդային կորը տեղավորվում է պատահականորեն ստեղծվող տվյալների տրված շարքին:
Ինչպե՞ս եք կատարում shell մեթոդը հաշվարկում:
Կեղևի մեթոդը հաշվարկում է պտույտի ամբողջական պինդ ծավալը՝ գումարելով այս բարակ գլանաձև թաղանթների ծավալները որպես հաստություն Δ x Delta x Δx-ն անցնում է 0 0 0 սահմանաչափում՝ V = ∫ դ V = ∫ a b 2 π x y d x = ∫ a b 2 π x f (x) d x. V = int dV = int_a^b 2 pi x y, dx = int_a^b 2 pi x f (x), dx
Որքա՞ն պետք է լինի Դուրբին Ուոթսոնի արժեքը:
Դուրբին-Վաթսոնի վիճակագրությունը միշտ արժեք կունենա 0-ից 4-ի միջև: 2.0 արժեքը նշանակում է, որ ընտրանքում ինքնակոռելացիա չի հայտնաբերվել: 0-ից 2-ից պակաս արժեքները ցույց են տալիս դրական ավտոկոռելացիա, իսկ 2-ից 4 արժեքները ցույց են տալիս բացասական ավտոկորելացիա