Критерий Дарбина-Уотсона используется для проверки гипотезы о независимости ошибок в регрессионной модели. В частности, он помогает определить наличие автокорреляции в остатках (ошибках) модели. Автокорреляция возникает, когда ошибки не являются независимыми друг от друга, что может привести к искажению результатов регрессионного анализа.

Теперь давайте подробнее рассмотрим, как применяется критерий Дарбина-Уотсона:

1. Расчет остатков: Сначала необходимо получить остатки (ошибки) модели. Остатки - это разница между фактическими значениями зависимой переменной и предсказанными значениями, полученными с помощью модели.
2. Расчет статистики Дарбина-Уотсона: Статистика Дарбина-Уотсона рассчитывается по формуле, которая включает сумму квадратов разностей между соседними остатками. Это позволяет оценить степень автокорреляции.
3. Интерпретация результатов: Значение статистики может варьироваться от 0 до 4. Если значение близко к 2, это указывает на отсутствие автокорреляции. Значения меньше 2 указывают на положительную автокорреляцию, а значения больше 2 - на отрицательную автокорреляцию.

Таким образом, критерий Дарбина-Уотсона помогает исследовать, насколько независимы ошибки в модели, что является важным аспектом для проверки адекватности модели и корректности выводов, сделанных на основе регрессионного анализа.