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楼主: bridog
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[原创博文] Durbin-Watson检验 [推广有奖]

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bridog 发表于 2009-7-8 15:40:02 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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在sas中,如何对非线性方程进行Durbin-Watson 检验,以及画出检验图。
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关键词:Watson durbin bin son TSO 如何

回帖推荐

坐看云起时 发表于6楼  查看完整内容

sas 和spss都能做 检验图就是残差图 以预测值Y为横轴,以y与预测值Y之间的误差et为纵轴(或学生化残差与拟和值或一个自变量),绘制残差的散点图。如果散点呈现出明显的规律性,则认为存在自相关性或者非线性或者非常数方差的问题。 DW是0

nkwilling 发表于5楼  查看完整内容

1.首先要知道你用的哪一个SAS子程序。 2.如果是PROC NLIN,那么非常遗憾,它没有现成的DW统计量,但是你可以在OUTPUT选项中在输出数据集里面输出残差。 3.DW实际上是对残差做一阶自相关判断,因此你完全可以根据公式用SAS中的DATA步来完成代码开发,参考代码如下: data nkwilling; do i=1 to 100; e=normal(0); output; end; run; data DW; set nkwilling end=last; e_lag=lag(e); e_dif=sum(e,-e_lag); t1=e_dif*e ...

本帖被以下文库推荐

qinyu88 发表于 2009-7-8 20:35:43 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
SPSS不能解决这个问题,所以我开始熟悉SAS。希望各位同学能够多指教!我和楼主想问的是通一个问题!

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bridog 发表于 2009-7-15 21:47:57 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
没有人会吗?不可能阿!
帮帮忙吧!

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邓贵大 发表于 2009-7-16 04:52:48 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
检验不难,据不完全统计,PROC REG/AUTOREG/MODEL都有选项输出统计量和p-值。你要是非线性的,可以用PROC MODEL。其实Durbin-Watson检验的统计量也可以利用残差根据公式手工算。

但是检验图是个什么概念不才就一点也不懂了,一个模型不就只有一个Durbin-Watson值吗?请恕不才才疏学浅,问问本坛的几大版主罢。
Be still, my soul: the hour is hastening on
When we shall be forever with the Lord.
When disappointment, grief and fear are gone,
Sorrow forgot, love's purest joys restored.

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nkwilling 发表于 2009-7-16 12:47:23 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
1.首先要知道你用的哪一个SAS子程序。
2.如果是PROC NLIN,那么非常遗憾,它没有现成的DW统计量,但是你可以在OUTPUT选项中在输出数据集里面输出残差。
3.DW实际上是对残差做一阶自相关判断,因此你完全可以根据公式用SAS中的DATA步来完成代码开发,参考代码如下:
data nkwilling;
do i=1 to 100;
e=normal(0);
output;
end;
run;

data DW;
set nkwilling end=last;
e_lag=lag(e);
e_dif=sum(e,-e_lag);
t1=e_dif*e_dif;
t2=e*e;
if _n_=1 then do;dw1=t1;dw2=t2;end;
else do;dw1+t1;dw2+t2;end;
if last then dw=dw1/dw2;
run;
再参考DW有关自相关的范围,我记得好像是0-4,作出判断。
匆忙写的,你再参考有关书籍做一下修改。
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坐看云起时 在职认证  发表于 2009-7-16 16:53:48 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
sas 和spss都能做
检验图就是残差图
以预测值Y为横轴,以y与预测值Y之间的误差et为纵轴(或学生化残差与拟和值或一个自变量),绘制残差的散点图。如果散点呈现出明显的规律性,则认为存在自相关性或者非线性或者非常数方差的问题。

DW是0<D<4,统计学意义如下:
①当残差与自变量互为独立时,D=2 或 DW 越接近2,判断无自相关性把握越大。
②当相邻两点的残差为正相关时,D<2,DW 越接近于0,正自相关性越强。
③当相邻两点的残差为负相关时,D>2,DW 越接近于4,负自相关性越强。
判断。根据样本容量n 和解释变量的数目p 查DW 分布表,得下临界值L D 和上临界值U D ,
并依下列准则判断扰动项的自相关情形。
(1)如果0<DW< L D ,则拒绝零假设,扰动项存在一阶正自相关。DW 越接近于0,正自相关
性越强。
(2)如果L D <DW< U D ,则无法判断是否有自相关。
(3)如果U D <DW<4- U D ,则接受零假设,扰动项不存在一阶正自相关。DW 越接近2,判断
无自相关性把握越大。
(4)如果4- U D <DW<4- L D ,则无法判断是否有自相关。
(5) 如果4- L D <DW<4,则拒绝零假设,扰动项存在一阶负自相关。DW 越接近于4,负自
相关性越强。
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nkwilling 发表于 2009-7-16 17:16:56 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
坐看云起时 做了非常好的总结.很多简单的公式都应该提倡自己去开发代码的。

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bridog 发表于 2009-7-19 17:05:51 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
option nocenter;
dm 'log;clear;output;clear';

proc import datafile="c:\example.xls" replace
     out=one;
     getnames=yes;
data one;  set one;
proc nlin data=one;                                                               
  parms b1=0.2 b2=-0.2 b3=-0.4 ;
  AOld = a1;anew=a2;
  hdold=hd1;temp = AOld / ANew;       
  do anew = (1+a1) to a2 by 1;       
  HdNew = exp(temp*log(hdold)+(1-temp)*(b1+b2/aold+b3*hdold));                                   AOld = ANew;               
          hdold=hdnew;
    end;       
  model hd2 = HdNew;                                                       
  output out=two predicted=hd2hat;

我应该如何在上面代码中添加Durbin-Watson检验呢?

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用proc reg就好了,在option那里加一个“DW”~~

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bridog 发表于 2009-7-20 08:17:42 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
可这是对线性回归来做的。我是用非线性做的

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