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ダービン・ワトソン検定

目的

ダービン・ワトソン検定は、残差間の自己相関の有無を評価します。

定義

ダービン・ワトソン検定の統計量 DW は次のようになります。

DW=i=1n1(ri+1ri)2i=1nri2,

ここで、ri は i 番目の生の残差で、n は観測値数です。

使用方法

近似モデル (mdl など) を取得した後、fitlm または stepwiselm を使用して、次の方法によりダービン・ワトソン検定を実行できます。

dwtest(mdl)
詳細は、LinearModel クラスの dwtest メソッドを参照してください。

残差間の自己相関の検定

この例では、線形回帰モデルの残差間の自己相関を検定する方法を示します。

標本データを読み込んで線形回帰モデルをあてはめます。

load hald
mdl = fitlm(ingredients,heat);

両側ダービン・ワトソン検定を実行し、線形モデル mdl の残差間に自己相関があるか判定します。

[p,DW] = dwtest(mdl,'exact','both')
p = 0.8421
DW = 2.0526

ダービン・ワトソン検定統計量の値は 2.0526 です。 値は 0.8421 であり、残差の自己相関がないことを示しています。

参考

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