模型不存在自相关性说明什么,怎么判断模型是否存在自相关

模型不存在自相关性说明什么,怎么判断模型是否存在自相关

第一，DW检验只能判断是否存在一阶线性自相关性，对于高阶自相关或非自相关皆不适用。第二，DW检5、验有两个无法判定的区域。第三，这一方法不适用于对联立方程组模型中各单一方程随**非独立性则表示数据之间存在某种依赖关系，可以是线性关系，也可以是非线性关系。当数据之间存在非独立性时，它们不是相互独立的。在实际应用中，非独立性和相

DW=O=>ρ=1 即存在正自相关性DW=4<=>ρ=-1 即存在负自相关性DW=2<=>ρ=0 即不存在(一阶)自相关性arma_mod10 = sm.tsa.ARMA(dta,(1,0)).fit() print("DW = " + str(sm.stats.durbAIRMA模型构建后一般要求模型残差为白噪声，即残差不存在自相关性，第二个表格展示的即是通过Q统计量检验

所以，如果经DW检验模型存在自相关性，则表明模型至少存在一阶自相关性，很可能还存在着高阶自相关性。同理，如果模型通过了DW检验，即DW统计量的值接近于2,则只说下面进行说明模型的自相关性。4)自相关性D-W值为2.086在数字2附近，因而说明模型不存在自相关性，样本数据之间并没有关联关系，模型较好(一般D-W值在时间序列模型中比较常见，一般模

说明随机误差项不存在关联性。根据查询自相关相关资料得知，不存在自相关说明随机误差项不存在关联性。自相关性是指随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，称随如果模型的残差项违背了相互独立的基本假设，称为存在自相关性。自相关性可以使用D-W检验(杜宾-瓦特森检验)进行分析。一般认为，如果D-W值在2附近，说明不存在自

∩▂∩ (3)进行显著性检验和F检验，如果显著，则说明模型可能存在一定的自相关问题。特点：适合于任何形式的自相关问题能给出具体形式的自相关以及参数的估计值计算量比较大4.补救自相系统本身的惯性问题。由于系统惯性的原因使得相邻两期之间存在自相关。直接能说明的是因变量自相关，与自