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用SAS進行DW检验以及解决自相关问题
D-W检验 结果： Durbin-Watson D 1.773 观测数 20 第一阶自相关 0.111 DWprob，则可得到P值： Durbin-Watson D 1.773 Pr DW 0.2404 Pr DW 0.7596 观测数 20 第一阶自相关 0.111 Note:?PrDW?is?the?p-value?for?testing?positive?autocorrelation,?and?PrDW?is?the?p-value?for?testing?negative?autocorrelation. 自回归过程阶数默认为1，即一阶自回归。 代码iter表示迭代。当选择第三种方法时，在代码中加上iter则可变为第四种方法。 这四种方法的差异：自回归系数初始拟合值不同。 采用第四种方法运行，得出结果： 得出平p为负数，因为SAS设定的方程就是将它设为负数的。 回归R方是 总R方是 和 的 可以看到：变形后的DW统计量很接近2，所以不存在自相关。 这张图中的参数估计值是变形后的方程的参数估计值。 此外，得到DW的p值还可以这样做： 即通过修改任务—选择第二个： Durbin-Watson 统计量 阶数 DW Pr??DW Pr??DW 1 2.0067 0.4414 0.5586 得出结果： 其他统计量 统计量 值 概率 标签 Durbin h 0.6836 0.2471 Pr h 参数估计值 变量 自由度 估计值 标准 误差 t?值 近似 Pr |t| Intercept 1 5.4041 575.3227 0.01 0.9926 ADV 1 18.5515 2.3118 8.02 .0001 lagsales 1 -0.0720 0.1229 -0.59 0.5664 看残差有没有线性关系 纵轴为标准化残差。用来看有没有outlier 初步看拟合效果如何 总体来看： 预测区间和置信区间（只在一元线性回归中才有这个图） 如何得到预测区间和置信区间： 结果在输出数据中得到： 说明预测区间包括置信区间。
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