About: Durbin–Watson statistic     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : yago:Trial105799212, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.demo.openlinksw.com/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FDurbin%E2%80%93Watson_statistic&invfp=IFP_OFF&sas=SAME_AS_OFF

In statistics, the Durbin–Watson statistic is a test statistic used to detect the presence of autocorrelation at lag 1 in the residuals (prediction errors) from a regression analysis. It is named after James Durbin and Geoffrey Watson. The small sample distribution of this ratio was derived by John von Neumann (von Neumann, 1941). Durbin and Watson (1950, 1951) applied this statistic to the residuals from least squares regressions, and developed bounds tests for the null hypothesis that the errors are serially uncorrelated against the alternative that they follow a first order autoregressive process. Note that the distribution of this test statistic does not depend on the estimated regression coefficients and the variance of the errors.

AttributesValues
rdf:type
rdfs:label
  • اختبار داربن واتسون (ar)
  • Durbin-Watson-Test (de)
  • Estadístico de Durbin-Watson (es)
  • Durbin–Watson statistic (en)
  • Test de Durbin-Watson (fr)
  • Statistica di Durbin-Watson (it)
  • Критерий Дарбина — Уотсона (ru)
  • 杜宾-瓦特森统计量 (zh)
  • Критерій Дарбіна — Уотсона (uk)
rdfs:comment
  • اختبار داربن واتسون (بالإنجليزية: Durbin-Watson test)‏، في الإحصاء الاستدلالي ونماذج الانحدار وتحليل المتسلسلات الزمنية، هو اختبار إحصائي معلمي للتحقق من وجود ارتباط ذاتي من الدرجة الأولى بين أخطاء نموذج الانحدار. هذا الاختبار تم اقتراحه والتنظير له من طرف الإحصائيين البريطاني والأسترالي في 1950. (ar)
  • Der Durbin-Watson-Test ist ein statistischer Test, mit dem man versucht zu überprüfen, ob eine Autokorrelation 1. Ordnung vorliegt, d. h., ob die Korrelation zwischen zwei aufeinanderfolgenden Residualgrößen bei einer Regressionsanalyse ungleich null ist. Der Test wurde von dem britischen Statistiker James Durbin und dem Australier Geoffrey Watson entwickelt. (de)
  • Le test de Durbin-Watson est un test statistique destiné à tester l'autocorrélation des résidus dans un modèle de régression linéaire. Il a été proposé en 1950 et 1951 par James Durbin et Geoffrey Watson. (fr)
  • La statistica di Durbin-Watson è un test statistico utilizzato per rilevare la presenza di autocorrelazione dei residui in un'analisi di regressione. Prende il suo nome da e Geoffrey Watson. (it)
  • Критерий Дарбина—Уотсона (или DW-критерий) — статистический критерий, используемый для тестирования автокорреляции первого порядка элементов исследуемой последовательности. Наиболее часто применяется при анализе временных рядов и остатков регрессионных моделей. (ru)
  • 杜宾-瓦特森统计量(Durbin–Watson statistic),主要可用以检测回归分析中的残差项是否存在自我相关。 若et 是t 时段的残差,那么检验的统计量为: 检验自相关是否在α显著性水平下为正,则将检验统计量d与关键值(dL,α 和 dU,α)相比较: * 如果d <= dL,α ,误差项自相关为正 * 如果d >= dU,α ,不拒绝,无自相关 * 如果dL,α < d < dU,α ,则检验结果无法确认 检验自相关是否在α显著性水平下为负,则将检验统计量(4 - d)与关键值(dL,α 和 dU,α)相比较: * 如果(4 - d) <= dL,α ,误差项自相关为负 * 如果(4 - d) >= dU,α ,不拒绝,无自相关 * 如果dL,α < (4 - d) < dU,α ,则检验结果无法确认 关键值dL,α和dU,α随着显著性水平α以及样本数目的变化而变化。 (zh)
  • In statistics, the Durbin–Watson statistic is a test statistic used to detect the presence of autocorrelation at lag 1 in the residuals (prediction errors) from a regression analysis. It is named after James Durbin and Geoffrey Watson. The small sample distribution of this ratio was derived by John von Neumann (von Neumann, 1941). Durbin and Watson (1950, 1951) applied this statistic to the residuals from least squares regressions, and developed bounds tests for the null hypothesis that the errors are serially uncorrelated against the alternative that they follow a first order autoregressive process. Note that the distribution of this test statistic does not depend on the estimated regression coefficients and the variance of the errors. (en)
  • En estadística, el estadístico de Durbin-Watson, desarrollado por el reputado economista Watson, es un estadístico de prueba que se utiliza para detectar la presencia de autocorrelación (una relación entre los valores separados el uno del otro por un intervalo de tiempo dado) en los residuos (errores de predicción) de un análisis de la regresión. Lleva el nombre de y . La distribución en pequeñas muestras de este estadístico se deriva de John von Neumann (von Neumann, 1941). Durbin y Watson (1950, 1951) aplicaron el contraste para los residuales de mínimos cuadrados y desarrollaron pruebas para la hipótesis nula de que los errores no están correlacionados en serie frente a la alternativa de que siguen un proceso de primer orden autorregresivo. Más tarde, John Denis Sargan y Alok Bhargava (es)
  • Критерій Дарбіна — Уотсона (чи DW-критерій) — статистичний критерій, що використовується для знаходження автокореляції залишків першого порядку регресійної моделі. Критерій названий на честь Джеймса Дарбіна і Джеффрі Уотсона. Критерій Дарбіна — Уотсона розраховується за такою формулою: де — коефіцієнт автокореляції першого порядку. У разі відсутності автокореляції помилок , при позитивній автокореляції d прямує до нуля, а при негативній прямує до 4: Коли розрахункове значення перевищує 2, то з і порівнюється не сам коефіцієнт , а вираз . (uk)
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Link from a Wikipage to an external page
sameAs
dbp:wikiPageUsesTemplate
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 67 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software