Тест Дарбина-Уотсона применяется для проверки наличия автокорреляции в остатках регрессионной модели. Автокорреляция — это ситуация, когда значения остатка зависят друг от друга, что может привести к искажению результатов регрессионного анализа.

Вот основные шаги, которые помогут вам понять, как применяется этот тест:

1. Сбор данных: Для начала вам необходимо собрать данные, которые вы будете использовать в своей регрессионной модели. Это могут быть временные ряды или другие наблюдения.
2. Построение модели: Затем необходимо построить регрессионную модель, используя собранные данные. Например, вы можете использовать метод наименьших квадратов для оценки коэффициентов модели.
3. Вычисление остатков: После оценки модели нужно вычислить остатки. Остатки — это разница между наблюдаемыми значениями и предсказанными значениями модели.
4. Применение теста Дарбина-Уотсона: Теперь вы можете применить тест Дарбина-Уотсона. Он вычисляется по формуле, которая включает в себя сумму квадратов разностей остатков. Результат теста варьируется от 0 до 4.
5. Интерпретация результатов: Полученное значение теста сравнивается с критическими значениями, которые зависят от числа наблюдений и числа независимых переменных в модели.
   • Если значение теста близко к 2, это указывает на отсутствие автокорреляции.
   • Если значение меньше 2, это может указывать на положительную автокорреляцию.
   • Если значение больше 2, это может указывать на отрицательную автокорреляцию.

Таким образом, тест Дарбина-Уотсона является важным инструментом для проверки предположений о независимости ошибок в регрессионной модели и помогает улучшить качество анализа данных.