DW统计量临界值的变量数-搜答案-百度作业网

总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的集合.样本是从总体中抽取的一部分元素的集合.参数是用来描述总体特征的概括性数字度量.统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量.变量是说明现象

用于杜宾沃森检验.是检验序列相关性问题的.先通过公式计算出DW值,再根据样本容量n和解释变量数目k查分布表,得到临界值dl和du,然后判断模型的自相关状态.0

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先要理顺这里的逻辑线条：首先看一下该检验的结果（原假设是：x1与x2的系数相等）,若检验结果未拒绝原假设,也就不该进一步考虑两个系数“谁大谁小”了.

常用的统计量有(众)数、(中位)数和(平均)数,用哪种表示合适要根据（题目需求）合理使用

DW我是不知道,但是首先要看你是几阶自回归吧?如果是随机误差项一阶自回归的话,用EVIEWS很方便,运行普通OLS以后,得出残差e,输入命令,lse(t)e(t-1).恩,没记错的话应该是这样

可以的,自相关本身就是检验一个序列自身（不同时期间）的相关程度.建模后所做的自相关检验,主要是针对残差序列进行DW检验,从原理上说用直接用来检验原序列也是可以的.但其实这样式错的,这涉及到非参的问题,

很高兴为你统计量的分布(Metlab),由于文字太多,只能给您网址（百度文库）了,希望能帮上您!如果不是您需要的,请追问或者上传题目截图,以便我能为你解答；

DurbinWatson统计量用来检验残差一阶自相关只能检验一阶不能检验高阶自相关DW=sum(eps_t-eps_{t-1})^2/sum(eps_t)^2约=2(1-r)r表示相邻残差之间的相关系

因为当r属于0.75到1时,XY之间就具有线性关系

样本,从定义来讲,就是由一组独立同分布的随机变量(的值)的集合.样本统计量因此是随机变量的函数（e.g均值就是统计量,而且是样本的线性组合即线性函数）.随机变量的函数因此还是随机变量选C比如{x1,x

众数,平均数,中位数

用来描述总体特征的叫参数,如总体均值、总体方差等用来描述样本特征的叫统计量,如样本均值、样本方差等那么统计量的值就是能够体现样本特征的数值

dw定义的是字,db定义的是字节

常用的统计量有(平均)数、(中位)数、和(众)数

只有DW值还不行,检验水平是否为0.05?原回归模型中解释变量个数k(不含常数项)是多少?共同探讨!

DW近似等于2(1-r^2)所以2×(1-r^2)=0.6r^2=0.7估计你问的应该是这个把.

如果研究的对象是100人,这100人就是总体.从中抽取10人做研究,那就是样本.参数是反映总体统计特征的数字,如这100人的平均身高,方差等等.变量就是反应总体的某些特性的量,如身高.

总体和样本不同

df是自由度,自由度越大,表明样本越大,结论越可靠.自由度不同,分布图自然不同,因为T值也不同,这是正常的再问：那怎么影响到的临界值呢再答：临界值就是根据分布得出的，分布不同，临界值自然不同。