ダービンーワトソンの統計量を使用した自己相関の検定

残差における自己相関の存在の有無の検定に使用します。自己相関とは、隣接する観測値が相関していることです。観測値が相関していると、最小二乗回帰で係数の標準誤差が過小評価されます。つまり、予測変数が実際には有意でないのに有意であると表される可能性があります。

たとえば、株価は翌日の株価に影響するため、毎日の株価データに対する回帰の残差が、以前の観測値に依存している場合があります。

ダービン-ワトソンの統計量は、観測値(行)の順序の条件により左右されます。Minitabでは、観測値は時間順などの意味のある順序に従っていることを想定しています。ダービン-ワトソンの統計量によって、隣接する誤差項間の相関がゼロであるかどうかを判断します。

この検定から結論を得るには、表示された統計量を、表の上限値および下限値と比較する必要があります。D>上限の場合は、相関はありません。D<下限の場合は、正の相関があります。Dが上限と下限の間にある場合は、この検定から結論を得ることはできません。

ダービンーワトソン統計量を計算するには、統計 > 回帰 > 回帰 > 回帰モデルの当てはめを選択し、結果をクリックしてDurbin-Watsonの統計量をチェックします。

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