Durbin-Watson-test voor Autocorrelatie
De Durbin-Watson-test, ontwikkeld door James Durbin en Geoffrey Watson in 1950–1951, detecteert seriële correlatie van de eerste orde in de residuen van een lineaire regressie. De statistiek varieert van 0 tot 4, waarbij een waarde nabij 2 geen autocorrelatie aangeeft, waarden richting 0 positieve autocorrelatie aangeven, en waarden richting 4 negatieve autocorrelatie aangeven. Het blijft een van de meest gerapporteerde regressiediagnostiek, ondanks bekende beperkingen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 2). Durbin-Watson Test for First-Order Autocorrelation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- De Breusch-Godfrey LM-test voor seriële correlatieEconometrie↔ compare
- Gegeneraliseerde Kleinste Kwadraten (GLS)Statistiek↔ compare
- Meervoudige Lineaire RegressieStatistiek↔ compare
- Gewone Kleinste Kwadraten (GKK) RegressieEconometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →