Որքա՞ն պետք է լինի Դուրբին Ուոթսոնի արժեքը:

2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37

Այն Դուրբին - Ուոթսոնը վիճակագրություն կամք միշտ ունենալ ա արժեքը 0-ի և 4-ի միջև: Ա արժեքը 2.0-ը նշանակում է, որ ընտրանքում ինքնակոռելացիա չի հայտնաբերվել: Արժեքներ 0-ից մինչև 2-ը ցույց են տալիս դրական ավտոկորելացիա և արժեքներ 2-ից 4-ը ցույց է տալիս բացասական ավտոկորելացիա:

Նաև հարցրեց՝ ի՞նչ է մեզ ասում Դուրբին Ուոթսոնը:

Վիճակագրության մեջ Դուրբին – Ուոթսոնը վիճակագրությունը թեստային վիճակագրություն է, որն օգտագործվում է ռեգրեսիոն վերլուծության արդյունքում մնացորդների (կանխատեսման սխալներ) 1-ին ուշացումով ավտոկոռելյացիայի առկայությունը հայտնաբերելու համար:

իսկ 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:

Երկրորդ, ո՞րն է Durbin Watson թեստի զրոյական վարկածը:

Այն Դուրբին - Watson թեստային վիճակագրական թեստեր որ զրոյական վարկած որ սովորական նվազագույն քառակուսիների ռեգրեսիայի մնացորդները ինքնակորելացված չեն այլընտրանքի հետ, որ մնացորդները հետևում են AR1 գործընթացին: Այն Դուրբին - Ուոթսոնի վիճակագրություն արժեքը տատանվում է 0-ից 4-ի սահմաններում:

Ինչու է ավտոկոռելացիան վատ:

Այս համատեքստում, ավտոկոռելացիա մնացորդների վրա է վատ ', քանի որ դա նշանակում է, որ դուք բավականաչափ լավ չեք մոդելավորում տվյալների կետերի միջև հարաբերակցությունը: Հիմնական պատճառը, թե ինչու մարդիկ չեն տարբերում շարքը, այն է, որ նրանք իրականում ցանկանում են մոդելավորել հիմքում ընկած գործընթացը այնպես, ինչպես կա: