想要寫(xiě)好計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作業(yè)并不容易，因?yàn)橥瑢W(xué)們需要掌握許多復(fù)雜的知識(shí)并進(jìn)行計(jì)算。有很多同學(xué)都不太清楚dw值是什么，自然也就不知道該如何應(yīng)用了。因此，我們會(huì)在本文中對(duì)相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)解答。

1.什么是dw值

Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量是回歸分析中自相關(guān)的一種統(tǒng)計(jì)測(cè)試。它是以英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家James Durbin教授和澳大利亞統(tǒng)計(jì)學(xué)家Geoffrey Stuart Watson命名的。Durbin-Watson 統(tǒng)計(jì)量的值始終介于 0 和 4 之間。值 2.0 表示樣本中未檢測(cè)到自相關(guān)。從 0 到小于 2 的值表示正自相關(guān)，從 2 到 4 的值表示負(fù)自相關(guān)。

2.什么是自相關(guān)?

自相關(guān)是指不同數(shù)據(jù)集中的變量值之間的相關(guān)程度。它通常用于分析在不同時(shí)間進(jìn)行觀測(cè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)(例如，在一周的不同日子里測(cè)量的風(fēng)速)。如果離某一時(shí)間點(diǎn)較近的風(fēng)速測(cè)量值比離得較遠(yuǎn)的風(fēng)速測(cè)量值更相似，那么這些數(shù)據(jù)就是相關(guān)的。

2.什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的殘差?

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，殘差只不過(guò)是觀察值與模型對(duì)該觀察值預(yù)測(cè)的平均值之間的差異。殘差在回歸分析中非常有用，因?yàn)樗鼈冿@示了模型對(duì)數(shù)據(jù)變化的說(shuō)明程度。

4.什么是回歸分析?

回歸分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來(lái)確定哪些變量影響給定樣本的一種方法。它有助于確定哪些因素是最重要的，哪些因素應(yīng)該被忽略，以及這些因素如何相互影響。變量在回歸中起著重要作用，所以了解變量的類型很重要：

被動(dòng)變量：被實(shí)驗(yàn)理解或預(yù)測(cè)的最重要因素，取決于其他變量。

獨(dú)立變量：影響因變量的變量。

5.解釋Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量

為了在α(α)顯著性水平上檢驗(yàn)正自相關(guān)的存在，應(yīng)將DW檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與下限和上限臨界值進(jìn)行比較：

如果DW<下臨界值：有統(tǒng)計(jì)學(xué)證據(jù)表明數(shù)據(jù)是正自相關(guān)的。

如果DW>上限臨界值：沒(méi)有統(tǒng)計(jì)證據(jù)表明數(shù)據(jù)是正自相關(guān)的。

如果DW在下臨界值和上臨界值之間：測(cè)試沒(méi)有結(jié)論。

為了在α(α)顯著性水平上檢驗(yàn)負(fù)自相關(guān)，應(yīng)將4-DW檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與下限和上限臨界值進(jìn)行比較：

如果4-DW<下臨界值：有統(tǒng)計(jì)學(xué)證據(jù)表明數(shù)據(jù)是負(fù)自相關(guān)的。

如果4-DW>上限臨界值：沒(méi)有統(tǒng)計(jì)證據(jù)表明數(shù)據(jù)是負(fù)自相關(guān)的。

如果4-DW在下臨界值和上臨界值之間：測(cè)試沒(méi)有結(jié)論。

以上就是關(guān)于加拿大計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作業(yè)輔導(dǎo)之dw值的內(nèi)容。海馬課堂留學(xué)生作業(yè)輔導(dǎo)，根據(jù)學(xué)生的輔導(dǎo)需求匹配背景相符的專業(yè)老師。1V1個(gè)性化備課，雙語(yǔ)教學(xué)，實(shí)時(shí)輔導(dǎo)，講解相關(guān)知識(shí)點(diǎn)和解題思路，提供大型作業(yè)任務(wù)的解決方案，輔導(dǎo)計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言操作，教授學(xué)生高效完成PPT和演講稿，針對(duì)性解決留學(xué)生各類作業(yè)中遇到的困擾，提高作業(yè)成績(jī)!