如何使用Durbin Watson检验获得自相关值？当使用dwtest()I完成durbin watson测试时，我得到了以下答案。fit <- lm(eruptions ~ waiting, faithful.data) >Durbin-Watson test +DW = 2.561
浏览 10提问于2018-12-12得票数 1
我无法从statsmodel.api中将durbin提取为它自己的值，也无法在任何需要帮助的地方找到任何文档(我在它的父库中找到了大量文档，但我无法解码其中的任何文档)。值正在计算中，可以通过执行以下模型摘要来查看(我在这里遵循了指导：)
#fit multiple linear regression
浏览 6提问于2022-03-09得票数 0
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我正在尝试获得转换后的Durbin-Watson统计量的p值。使用dwtest检查AR(1)序列相关性的时间序列数据会产生以下结果：+ data = data)
Durbin-Watson statistic (t
浏览 97提问于2019-12-02得票数 0
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我试图用R中的Durbin Watson检验来衡量股票历史价格与指数之间的相关性。data$X1)ldibex <- diff(log(ibex))2010-01-08 -0.0002712618但是，当我尝试运行测试dwtest(regression)时，这是输出：
浏览 2提问于2017-01-23得票数 0
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,data=df)，我目前正在研究这个模型的前提:残差的常数方差和不存在自相关。我用的是：
如果对1的回答是否定的，那么测试就应该一次用一个
浏览 0提问于2018-03-08得票数 2
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我使用'dwtest‘命令对我的变量运行durbin-watson测试。共有8个自变量和267个样本。我得到了以下结果，不知道我是否可以得出结论，我没有自相关问题。如果不是，我应该如何认领？Durbin-Watson test
data: y ~ x + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8
浏览 12提问于2017-08-27得票数 0
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最后的结果应该是一个数据集，每一行整理不同的回归公式，如解释变量的名称，R-平方，p-值，为不同的统计测试等。proc reg data=indata outest=outdata EDF ridge=0 OUTVIF;run;因此，我进入了输出窗口：
Durbin-Watson St
浏览 1提问于2014-01-27得票数 2
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我正在尝试用两个时间序列来拟合向量自回归模型，我需要在应用VAR之前进行协整检验，以检查两个时间序列是否相关。我能够成功地实现Johansen检验，但无法读取测试结果。我正在寻找的答案是，结果是否显示两个时间序列之间的相关性。 我已经熟悉了增强的Dicky检验，我知道如何使用检验统计量和临界值来推断单变量时间序列的平稳性 下面的代码给出了特征值。coint_johansen
coint_johans
浏览 82提问于2019-05-16得票数 3
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见下面提到的论文和Baltagi，B.H.和P.X.Wuwatson test match## Durbin-Watson test## data: lm_pool## Durbin-Watson
浏览 2提问于2015-08-08得票数 0
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对于回归模型中的数值特征，可以使用相关函数来找出最重要的数值特征。corr.sort_values(['SalePrice'], ascending = False, inplace = True)上面的脚本可以将数字特征的特征相关性与如何对类别特征执行类似的任务？
浏览 3提问于2018-09-11得票数 1
所以我有这三个向量：我必须找出k的值，这三个向量是线性相关的。为此，我尝试过使用、rref、和linsolve和syms，但这并没有奏效。为了检验向量是否是线性依赖的，我知道c1...cn必须是，非零。
我还想知道，在MatLab中求解这些类型的方程时，通常如何使用变量。
浏览 1提问于2015-09-24得票数 2
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我已经使用卡方检验检验了变量之间的相关性。变量之间存在难以理解的依赖关系。我使用了CHAID包中的chaid()函数来检测交互，并为每个变量分离(我希望是)这些依赖项的底层结构。通常发生的情况是，卡方检验将揭示变量的大量依赖关系(比如10-20)，而chaid函数会将其简化为更容易理解的东西(比如3-5)。我想要做的是提取那些在chaid()结果中显示为相关的变量的名称。我的问题是如何提取与此类对象中的节点相关联的变量名。下面是一个<
浏览 1提问于2013-10-16得票数 0
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空间自相关的两个栅格之间的相关性
、、、、
我想测试两个空间栅格数据集之间的相关性(完全重叠)。我可以这么做：但这两个栅格数据集都是空间自相关的。相反，我使用的是：来自SpatialPack库。这是基于Dutilleul的检验，它根据自相关程度来修正有效样本的大小。
然而，修正后的检验不改
浏览 0提问于2018-02-10得票数 4
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我想以这样一种方式训练Watson Assistant，如果我传递一个属于第1列的值，响应应该显示其他3列的值。如果我传递一个属于第4列的值，响应应该显示其他3列的值，依此类推。我想知道，我是否可以使用Watson Assistant来实现这一点。如果是，我需要创建哪些意图或实体？ 我尝试的是，创建n(记录数量)个实体，即具有3个同义词的第1列的值-第2、3和4列的值。但我不确定如何拉取匹配的实体的相关</e
浏览 7提问于2020-04-30得票数 0
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有没有办法使用Newey West (1994)估计器进行R中的配对T检验？ k <-rnorm(100)现在让我们假设我知道我的数据(x和k)中存在自相关，因此我想使用Newey West估计器对其进行校正或者，可以使用以下代码： coeftest(fit
浏览 3提问于2015-07-18得票数 0
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set.seed(200)library(ggplot2)
问:如何证明partner.status影响从众行为的证据？我必须使用哪些统计方法？
浏览 116提问于2019-06-03得票数 0
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结果是二元的(无论一个人是否患有某种疾病)：1.糖尿病，2.高血压，3.肥胖
考虑到兄弟姐妹是匹配的(每个农村兄弟姐妹对应一个城市兄弟姐妹)，我可以使用什么统计方法来比较两组之间的结果(如上所述)？
浏览 11提问于2016-08-23得票数 0
1回答
我已经使用莫兰的i检验(DHARMa包)在一个广义线性模型中测试了空间自相关性。我得到了观察值，期望值，标准差和p值的结果，结果是没有自相关性。如何在科学论文中报告Moran's I的结果？P值本身是否足够，或者我是否应该报告任何其他结果？
谢谢
浏览 5提问于2020-04-21得票数 0
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如何将假设检验应用于ML模型中的特征？比方说，我正在做一个回归任务，我想削减一些特性(一旦我训练了我的模型)来提高性能。如何应用假设检验来确定该特性是否有用？我只是有点困惑于我的零假设会是什么，重要性的水平，以及如何运行实验来获得特性的p值(我听说0.15的显着性水平是一个很好的阈值，但我不确定)。
例如。我对数据进行线性回归，发现机器A的p值大于我的显着性水平，因此，它在统计上没有显着性，我决定在我的模型中放弃这个特征。我真的不明白他是如何得出关于重
浏览 0提问于2019-07-04得票数 2
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