DW检验（统计学术语解析）
于1950年提出的。
DW检验的原理是通过比较时间序列数据的相邻两个观测值之间的差异，来判断数据是否存在自相关性。如果数据存在正自相关性，则相邻两个观测值之间的差异会比较小；如果数据存在负自相关性，则相邻两个观测值之间的差异会比较大。
DW检验的统计量是DW值，它的取值范围是0到4。DW值越接近于2，说明时间序列数据越有可能不存在自相关性；DW值越接近于0或4，说明时间序列数据越有可能存在自相关性。
DW检验的步骤如下
1. 确定检验的假设DW检验的零假设是数据不存在自相关性，备择假设是数据存在自相关性。
2. 计算DW值DW值的计算公式是DW=(Σ(ei-ei-1)²) / Σei²，其中ei是时间序列数据的残差，ei-1是ei的前一个值。DW值越接近于2，说明时间序列数据越有可能不存在自相关性。
3. 判断DW值根据DW值的大小，来判断时间序列数据是否存在自相关性。一般来说，DW值在1.5到2.5之间，说明数据不存在自相关性；DW值小于1.5，说明数据存在正自相关性；DW值大于2.5，说明数据存在负自相关性。
需要注意的是，DW检验只能检验一阶自相关性，即相邻两个观测值之间的相关性。如果时间序列数据存在高阶自相关性，需要使用其他的 *** 来进行检验。
总之，DW检验是一种常用的检验时间序列数据自相关性的 *** ，它可以帮助我们更好地理解时间序列数据的特点和规律。
DW检验（统计学术语解析）
于1950年提出的。
DW检验的基本思想是通过计算残差的自相关系数，判断残差是否存在自相关性。如果残差存在自相关性，那么线性回归模型就不能很好地解释数据，需要进行修正。
DW检验的计算公式如下
DW = ∑(ei – ei-1)² / ∑ei²
其中，ei为第i个残差，ei-1为第i-1个残差。
DW检验的取值范围为0到4，当DW值接近于2时，说明残差不存在自相关性；当DW值小于2时，说明残差存在正自相关性；当DW值大于2时，说明残差存在负自相关性。
DW检验的应用范围很广，不仅可以用于线性回归模型的残差检验，还可以用于时间序列数据的自相关性检验。在实际应用中，DW检验常常与其他统计 *** 结合使用，以提高模型的准确性和可靠性。
总之，DW检验是一种简单而有效的统计 *** ，可以帮助研究者判断数据的自相关性，为进一步的分析和研究提供重要的参考。
