Значение статистики Дарбина-Уотсона является одним из ключевых параметров, используемых для проверки наличия автокорреляции в регрессионной модели. В данной статье я хотел бы поделиться своим опытом и рассказать о значении статистики Дарбина-Уотсона и почему она не может быть равна определенным значениям, таким как 1, -0,8 или 0,8. Сначала давайте разберемся, что такое статистика Дарбина-Уотсона. Это статистический тест, который позволяет определить наличие автокорреляции в регрессионной модели. Автокорреляция означает, что ошибки модели связаны друг с другом и имеют некоторую структуру. Она может быть положительной или отрицательной, в зависимости от того, как ошибки меняются со временем. Значение статистики Дарбина-Уотсона находится в диапазоне от 0 до 4, при этом значения близкие к 2 указывают на отсутствие автокорреляции. Если значение статистики близко к 0, это указывает на положительную автокорреляцию, а близкое к 4 ー на отрицательную. Теперь давайте рассмотрим почему статистика Дарбина-Уотсона не может быть равна 1. Значение 1 указывает на наличие положительной автокорреляции в модели. Это означает, что остатки модели имеют положительную корреляцию между собой, что может привести к неправильным оценкам параметров модели и несостоятельности статистических выводов. Аналогично, значение -0,8 также указывает на наличие положительной автокорреляции в модели. Такие значения говорят о том, что ошибки в модели имеют положительную корреляцию между собой, что может привести к неверным стандартным ошибкам и завышенным статистическим выводам.
Наконец, значение 0,8 указывает на отрицательную автокорреляцию в модели. Это означает, что ошибки модели имеют отрицательную корреляцию между собой. Такие значения снова могут привести к неправильным оценкам параметров модели и несостоятельности статистических выводов.
В итоге, значение статистики Дарбина-Уотсона не может быть равно 1٫ -0٫8 или 0٫8٫ так как это указывает на наличие автокорреляции в модели٫ что может привести к неправильным оценкам и неверным статистическим выводам. Поэтому при анализе регрессионной модели рекомендуется использовать значения статистики Дарбина-Уотсона٫ близкие к 2٫ чтобы удостовериться в отсутствии автокорреляции.