Teste de autocorrelação usando a estatística de Durbin-Watson Use para testar a presença de autocorrelação em resíduos. A autocorrelação significa que as observações adjacentes estão correlacionadas. Se eles estão correlacionados, a regressão dos mínimos quadrados subestima o erro padrão dos coeficientes que seus preditores podem parecer significativos quando podem não ser. Por exemplo, os resíduos de uma regressão sobre os dados diários sobre os preços das ações podem depender da observação anterior porque um preço de estoque de um dia afeta o preço dos próximos dias. A estatística de Durbin-Watson está condicionada à ordem das observações (linhas). O Minitab assume que as observações estão em uma ordem significativa, como ordem do tempo. A estatística Durbin-Watson determina se a correlação entre os termos de erro adjacentes é ou não zero. Para obter uma conclusão do teste, você precisará comparar a estatística exibida com limites inferiores e superiores em uma tabela. Se D gt limite superior, não existe correlação se D lt limite inferior, existe correlação positiva se D estiver entre os dois limites, o teste não é conclusivo. Para calcular a estatística de Durbin-Watson, escolha Regs gt Regression gt Regression gt Fit Regression Model. Clique em Resultados. E verifique a estatística de Durbin-Watson. Copyright 2017 Minitab Inc. Todos os direitos reservados. Ao usar este site, você concorda com o uso de cookies para análise e conteúdo personalizado. Leia nossa política NOTÍCIO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Help the Stat Consulting Group dando um presente FAQ do SAS Como posso calcular a estatística de Durbin-Watson e a autocorrelação de 1ª ordem em dados da série temporal Quando o conjunto de dados de interesse é um dado da série temporal, podemos querer Para calcular a autocorrelação de 1ª ordem para as variáveis de interesse e testar se a autocorrelação é zero. Uma prova comum é o teste de Durbin-Watson. A estatística de teste de Durbin-Watson pode ser calculada em proc reg usando a opção dw após a declaração do modelo. Aqui estão dois exemplos usando o conjunto de dados sp500.sas7bdat. As variáveis de interesse estão abertas. fechar . Alto . Baixo e volume. Exemplo 1 . Informando a estatística Durbin-Watson para uma variável. O valor da estatística de Durbin-Watson é próximo de 2 se os erros não estiverem correlacionados. No nosso exemplo, é .034. Isso significa que há uma forte evidência de que a variável aberta possui alta autocorrelação. Exemplo 2: Saída Autocorrelação de 1ª ordem de variáveis múltiplas em um conjunto de dados Digamos que queremos calcular a autocorrelação de 1ª ordem para todas as variáveis de interesse. Podemos fazer uso da instalação ODS para produzir a autocorrelação de 1ª ordem para cada variável para um conjunto de dados chamado autocorr. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.
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