Durbin Watson-test.
Hvordan bruker du Excel til å beregne Durbin-Watson?
Durbin-Watson er en statistikk som brukes til å teste for autokorrelasjon i data. Det brukes i regresjonsanalyse for å avgjøre om det er en sammenheng mellom de uavhengige og avhengige variablene eller ikke.
Durbin-Watson-statistikken varierer fra 0 til 4. En verdi på 2 indikerer ingen autokorrelasjon, en verdi på 0 indikerer perfekt positiv autokorrelasjon, og en verdi på 4 indikerer perfekt negativ autokorrelasjon.
For å beregne Durbin-Watson-statistikken i Excel, må du bruke LINEST-funksjonen. Denne funksjonen returnerer en rekke verdier, som inkluderer Durbin-Watson-statistikken i den andre posisjonen.
For eksempel, hvis du har et datasett med 10 observasjoner, vil du bruke følgende formel:
=LINEST(y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9,y10 )
Hvor y1 til og med y10 er de avhengige variabelverdiene.
Dette vil returnere en rekke verdier, hvorav den andre vil være Durbin-Watson-statistikken.
Hvordan finner jeg autokorrelasjon i Excel? For å finne autokorrelasjon i Excel, velg først dataene du vil analysere. Klikk deretter på "Data"-fanen og velg alternativet "Dataanalyse". I dialogboksen "Dataanalyse" velger du alternativet "Korrelasjon" og klikker "OK". Excel vil da beregne autokorrelasjonen for de valgte dataene.
Hvordan vet du om autokorrelasjon er signifikant?
Det er noen måter å teste for autokorrelasjon. Den vanligste metoden er Durbin-Watson-testen, som tester for tilstedeværelse av førsteordens autokorrelasjon. For å gjøre denne testen må du først beregne autokorrelasjonskoeffisienten for hver observasjon. Autokorrelasjonskoeffisienten er ganske enkelt korrelasjonen mellom en observasjon og den forrige observasjonen. Når du har autokorrelasjonskoeffisientene, kan du bruke Durbin-Watson-testen for å teste for signifikans.
Durbin-Watson-teststatistikken kan være enten positiv eller negativ, men uttrykkes vanligvis som en verdi mellom 0 og 4. En verdi på 2 indikerer ingen autokorrelasjon, en verdi på 0 indikerer perfekt positiv autokorrelasjon, og en verdi på 4 indikerer perfekt negativ autokorrelasjon. En verdi på 1 eller 3 indikerer svak autokorrelasjon, og en verdi på 0 eller 4 indikerer sterk autokorrelasjon.
For å beregne Durbin-Watson-statistikken, må du først kvadrere hver autokorrelasjonskoeffisient, og deretter summere alle de kvadrerte verdiene. Den resulterende verdien deles deretter på antall observasjoner. Den resulterende verdien er Durbin-Watson-statistikken.
Durbin-Watson-statistikken kan brukes til å teste for tilstedeværelsen av autokorrelasjon i en tidsserie. Hvis Durbin-Watson-statistikken er nær 0, er det sterke bevis på positiv autokorrelasjon. Hvis Durbin-Watson-statistikken er nær 4, er det sterke bevis på negativ autokorrelasjon. Hvis Durbin-Watson-statistikken er nær 2, er det ingen bevis for autokorrelasjon. Hva er den alternative hypotesen for Durbin-Watson-testen? Den alternative hypotesen for Durbin-Watson-testen er at det er en positiv autokorrelasjon mellom feilene i regresjonsmodellen.
Hva er forutsetningene som ligger til grunn for Durbin-Watson-testen?
Durbin-Watson-testen er en statistisk test som brukes til å oppdage tilstedeværelsen av autokorrelasjon i restene av en regresjonsmodell. Testen er basert på følgende forutsetninger:
- Dataene er tilfeldig fordelt
- Dataene er homoskedastiske (variansen til feilleddet er konstant på tvers av alle observasjoner)
- Feilleddet er ukorrelert med den forklarende variabler
- Det er ingen autokorrelasjon i feilleddet