Regression model

Durbina-Votsona tests autokorelācijai

Durbina-Votsona tests, ko 1950.–1951. gadā izstrādāja Džeimss Durbins un Džefrijs Votsons, nosaka pirmās kārtas sērijveida korelāciju lineārās regresijas atlikumos. Tā statistika svārstās no 0 līdz 4, kur vērtība tuvu 2 norāda uz autokorelācijas neesamību, vērtības tuvu 0 norāda uz pozitīvu autokorelāciju, bet vērtības tuvu 4 norāda uz negatīvu autokorelāciju. Tas joprojām ir viens no visbiežāk ziņotajiem regresijas diagnostikas rādītājiem, neskatoties uz labi zināmiem ierobežojumiem.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Durbin, J., & Watson, G. S. (1950). Testing for serial correlation in least squares regression: I. Biometrika, 37(3/4), 409–428. DOI: 10.2307/2332391
  2. Durbin, J., & Watson, G. S. (1951). Testing for serial correlation in least squares regression: II. Biometrika, 38(1/2), 159–178. DOI: 10.2307/2332325

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 2). Durbin-Watson Test for First-Order Autocorrelation. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/durbin-watson-test

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateDurbin-Watson Test (Durbin-Watson Test for First-Order Autocorrelation). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/durbin-watson-test · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026