Durbin-Watson统计与检验表的Python实现

最新推荐文章于 2024-01-18 11:07:48 发布

夜色恬静一人

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本文介绍了Durbin-Watson统计在检验线性回归模型自相关性中的应用，给出了Python实现代码，并讲解了如何结合检验表进行相关性分析。Durbin-Watson统计值范围为0到4，2表示无自相关性，小于2或大于4表示存在自相关性。

Durbin-Watson统计与检验表的Python实现

Durbin-Watson统计和检验是一种常用的统计方法，用于检验线性回归模型中是否存在自相关性。在本文中，我将为您提供Durbin-Watson统计的Python实现，并解释如何使用Durbin-Watson检验表来进行相关性检验。

Durbin-Watson统计是通过计算残差之间的自相关程度来衡量自相关性的。统计值的范围从0到4，其中0表示最强的正自相关性，4表示最强的负自相关性，2表示不存在自相关性。

Durbin-Watson检验表提供了用于比较Durbin-Watson统计值的临界值。根据自由度和显著性水平，可以确定临界值的区间。如果计算得到的Durbin-Watson统计值落在临界值区间内，说明回归模型中存在自相关性。

下面是Durbin-Watson统计的Python实现代码：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

def durbin_watson_test

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利用Python实现Durbin-Watson统计量的计算和Durbin-Watson检验表的生成

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