183967 (599269), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Если 
, то - гомоскедастичность.
- критическая точка распределения 
(хи-квадрат) при выбранном уровне значимости 
, для нахождения которой выполнить следующую последовательность действий: fx
Статистические ХИ2ОБР
Тест Дарбина – Уотсона (Darbin-Watson) на наличие автокорреляции
Этот тест используется для обнаружения автокорреляции первого порядка, т.е. проверяется некоррелированность не любых, а только соседних величин 
. Соседними обычно считаются соседние во времени (при рассмотрении временных рядов) или по возрастанию объясняющей переменной 
значения 
.
Гипотеза 
(автокорреляция отсутствует).
Общая схема критерия Дарбина – Уотсона следующая:
1. По эмпирическим данным построить уравнение регрессии по МНК и определить значения отклонений 
для каждого наблюдения t (t = 1, 2, …, n).
2. Рассчитать статистику DW:
3. По таблице критических точек распределения Дарбина –Уотсона для заданного уровня значимости , числа наблюдений 
и количества объясняющих переменных 
определить два значения: 
- нижняя граница и 
- верхняя граница (таблица 2).
Полный вариант таблицы приведен в разделе Математико-статистические таблицы (Таблица 5. Значения dH и dB критерия Дарбина—Уотсона на уровне значимости = 0,05 (n — число наблюдений, р — число объясняющих переменных). множественный корреляция регрессия
Таблица 2.
| Статистика Дарбина – Уотсона, уровень значимости 0,05 | ||||||||||||||
|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| ||||
| 20 | 1,20 | 1,41 | 1,1 | 1,54 | 1,00 | 1,67 | 0,90 | 1,83 | 0,79 | 1,99 | ||||
| 21 | 1,22 | 1,42 | 1,13 | 1,54 | 1,03 | 1,66 | 0,93 | 1,81 | 0,83 | 1,96 | ||||
| 22 | 1,24 | 1,43 | 1,15 | 1,54 | 1,05 | 1,66 | 0,96 | 1,80 | 0,86 | 1,94 | ||||
| 23 | 1,26 | 1,44 | 1,17 | 1,54 | 1,08 | 1,66 | 0,99 | 1,79 | 0,90 | 1,92 | ||||
| 24 | 1,27 | 1,45 | 1,19 | 1,55 | 1,10 | 1,66 | 1,01 | 1,78 | 0,93 | 1,90 | ||||
| 25 | 1,29 | 1,45 | 1,21 | 1,55 | 1,12 | 1,66 | 1,04 | 1,77 | 0,95 | 1,89 | ||||
4. Сделать выводы по правилу:
- существует положительная автокорреляция (
), 
отвергается;
- вывод о наличии автокорреляции не определен;
- автокорреляция отсутствует, 
принимается;
- вывод о наличии автокорреляции не определен;
- существует отрицательная автокорреляция (
), отвергается.
Размещено на Allbest.ru
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
