DW检验的原理与判断范围

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题，也是就自相关检验。

(1)如果0<DW< L D ，则拒绝零假设，扰动项存在一阶正自相关。DW 越接近于0，正自相关性越强。

(2)如果L D<DW< U D ，则无法判断是否有自相关。

(3)如果U D<DW<4- U D ，则接受零假设，扰动项不存在一阶正自相关。DW 越接近2，判断无自相关性把握越大。

DW检查是常见的一种身体的检查方式，dw检查的结果要通过专业的判断来进行结论的，在通常情况下检查的t对应的prob是需要根据参数来进行判断，如果衡量出现偏差就很容易出现错误数据，从而容易影响到准确性。

2、参数显著性的检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验会通过，再看R方，越接近1，拟合的优度越高;F的P值，小于0.05模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性，在2的附近，说证明残差序列不相关。

3、标准差是指衡量回归系数值的稳定性与可靠性的，越小则越稳定，解释变量的估计值T值是用来检验系数是否为零的，若值大于临界值则更可靠。

4、估计值显著性的概率值都小于5%水平，则说明系数是显著的。R方是指回归的拟合程度，越接近1说明拟合的越完美。调整的R方随着变量的增加，对增加的变量进行惩罚。

5、D-W值是衡量回归残差是否序列自上午相关，假如严重偏离2，则被认为存在序列相关的问题。F统计值是衡量回归方程的整体显著性的假设检验，越大越显著