Durbin-Watson 통계량을 사용하여 자기 상관 검정

잔차에 자기 상관이 있는지 검정하는 데 사용됩니다. 자기 상관은 인접 관측치가 상관되어 있음을 의미합니다. 인접 관측치가 상관되면 최소 제곱법이 계수의 표준 오류를 작게 추정하고, 예측 변수가 유의하지 않은 경우에도 유의한 것으로 나타날 수 있습니다.

예를 들어, 하루 주가는 다음 날 가격에 영향을 미치므로 일일 주가 데이터에 대한 회귀 분석의 잔차는 선행 관측치에 따라 달라질 수 있습니다.

Durbin-Watson 통계량은 관측치(행)의 순서에 따라 달라집니다. Minitab에서는 관측치가 시간 순서처럼 의미 있는 순서로 정렬되어 있다고 가정합니다. Durbin-Watson 통계량은 인접한 오차항 사이의 상관이 0인지 여부를 확인합니다.

검정을 통해 결론을 내리려면 표시된 통계량을 표의 상한 및 하한과 비교해야 합니다. D > 상한이면 상관 관계가 없고 D < 하한이면 양의 상관 관계가 있으며, D가 상한과 하한 사이에 있으면 이 검정으로 결론을 내릴 수 없습니다.

Durbin-Watson 통계량을 계산하려면 통계분석 > 회귀 분석 > 회귀 분석 > 적합 회귀 모형을 선택하고 결과을 클릭한 후 Durbin-Watson 통계량을 선택하십시오.

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