dw检验残差是存在序列相关性。通过DW值是判断残差是否存在自相关的,如果需要检验原始数据是否存在自相关,比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法,通过观察自相关图来判断。T是样本容量，bj是一阶滞后变量Xj的系数估计...

首先，通过时间序列图直观观察x和y的走势，然后进行回归分析。如果发现残差图显示正向一阶序列相关，自相关系数图和偏自相关系数图中存在显著的非零值，就可能存在问题。利用Q统计量，若p值显著，可确认序列相关存在。修正方法...

、图示法图示法是一种很直观的检验方法，它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性。把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数，求出残差项，并把作为随机误差项的估计值，画出的散点图。由于把残差...

在对波动方程进行估计时，需要对残差序列的相关性进行检验，以判断模型的有效性。残差检验中的相关性检验，可以帮助我们判断模型在是否存在漏项或模型所包含的变量是否充分，是否需要加入更多的变量或模型修正。在对波动方程进行...

一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。用stata实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：reg被解释变量名解释变量名prrdicte,residgra...

序列相关性，即一个时间序列中前后值之间的关联，可通过杜宾-沃森检验来检测，特别是在残差项（回归分析后的误差）上。图4-11中的例子生动展示了这种关系：左图中的残差项呈现负相关模式，而右图则表现为正相关。当数据点...

也可以说成autocorrelation.在时间序列里,一般是指模型的干扰项（errorterms）存在时间上的自相关性--errorsareautocorrelated,也可以指统计模型评估之后,其惨差（residuals）,存在时间上的自相关性--residualsare...

序列相关性和异方差性什么区别在于：异方差因为违反了残差序列同方差的假定，而序列自相关违反了残差序列不相关的假定。异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了...

1、残差图中的随机散落：残差图中的点在纵坐标为0的区域中随机散落，并且没有明显的模式或趋势，那么可以认为残差是随机的，即不存在自相关。残差图中存在某种模式或趋势，比如连续的正值或负值，或者呈现周期性的波动，那么...

严重结果是:当一个线性回归模型的随机误差项存在自相关时，就违背了线性回归方程的古典假定，如果仍然用普通最小二乘法（OLS）估计参数，将会产生严重后果。自相关产生的后果与异方差情形类似。自相关影响OLS估计量的有效性，...