회귀분석에서 자기상관성을 검증하는 더빈왓슨(Durbin-Watson)통계량 이해하기

Durbin-Watson 통계량은 회귀분석에서 자기상관성을 검정하는 데 사용되는 통계량입니다. 회귀모형의 오차항이 서로 독립이고, 정규분포를 따르며, 등분산성을 가정한다면 회귀분석 결과 오차항은 독립인데, 만약 이러한 가정이 위배된다면 자기상관성이 있다고 볼 수 있습니다. 따라서 Durbin-Watson 통계량은 회귀분석에서 이러한 자기상관성이 있는지 검증하는 지표로 사용됩니다. Durbin-Watson 통계량은 0과 4 사이의 값을 가지며, 값이 2에 가까울수록 자기상관성이 없다는 것을 의미합니다. 값이 0에 가까울수록 양의 자기상관성이 있고, 4에 가까울수록 음의 자기상관성이 있습니다. Durbin-Watson 통계량이 2보다 큰 경우는 자기상관성이 없다는 것을 나타내며, 2보다 작은 경우는 자기상관성이 있을 가능성이 높습니다. #회귀분석 #자기상관성 #DurbinWatson #통계학 #회귀모형 #오차항 #독립성 #정규분포 #등분산성 #양의자기상관성 #음의자기상관성 #데이터분석 ...