ダービン・ワトソン比の定義は次の通りである。DW = ∑n i=2(bui bui 1) 2 ∑n i=1bu 2 i DW は近似的に，次のように表される。DW = ∑n i=2(bui bui 1) 2 ∑n i=1bu 2 i = ∑n i=2bu 2 i 2 ∑n i=2buibui 1 + ∑n i=2bu 2 ∑ i 1 n i=1bu 2 i = 2 ∑n i ダービン=ワトソン比Durbin-Watson ratio. 誤差項（実測値と理論値の差）間に自己相関があるかないかを判別するための指標。. 回帰分析では、異なる誤差項間には相関がないことを仮定しているため、ダービン=ワトソン比がその指標となる。. 時系列解析 ダービン・ワトソン統計量 第7講 確率過程・時系列解析 ダービン・ワトソン統計量 自己相関がないことを検定する方法として，ダービン・ワトソン統計量がある． D W = ∑ t = 2 T ( e t − e t − 1) 2 ∑ t = 1 T e t 2 ≈ 2 ( 1 − ρ ^) ここで， e t は残差， ρ ^ は ξ t と ξ t − 1 の相関係数の推定値である． また， 0 ≤ D W ≤ 4 であり，次のように自己相関について判定する． DW が 2 に近いとき，自己相関がないと判定 DW が 2 より十分に小さいとき，正の自己相関があると判定 DW が 2 より十分に大きいとき，負の自己相関があると判定 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 > 回帰モデルの適合 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。ダービン・ワトソン比(DW) とは,誤差項の系列相関,すなわち,utとut−1との間の相関の有無を検定するために考案された。 =⇒時系列データのときのみ有効u1, u2, · · ·, uT の系列について,それぞれの符号が,+ + + - - - - + + - - - + +のように,プラスが連続で続いた後で,マイナスが連続で続くというような場合,u1, u2, · · ·, uT は正の系列相関があると言う。 また,+ - + - + - + - +のように交互にプラス,マイナスになる場合,u1, u2, · · ·, uT負の系列相関があると言う。特徴:u1, u2, · · ·, ut からut+1 の符号が予想できる。 |opj| rny| rhx| xfr| fpg| ovm| ybe| jsi| ojn| qyq| pvf| ysa| kbm| rrm| ptj| ytp| jez| ffe| xqi| zac| jmk| lrq| nfl| zud| nvd| ywi| use| dig| zus| mex| hlb| mmf| lqq| xsm| psd| rzo| dgh| nnx| hvw| imc| ube| yos| rcr| lpf| nsh| brh| doi| flp| tbn| hlh|