더빈왓슨(Durbin-Watson) 통계 : 시계열 데이터 분석을 위한 자기상관 이해 및 회귀 모델 신뢰성 평가 전략

시계열 데이터 분석에서 중요한 개념 중 하나인 더빈왓슨(Durbin-Watson) 통계에 대해 이야기해보려고 합니다. 더빈왓슨 통계는 시계열 데이터의 독립성을 검증하는데 사용되며, 회귀 분석에서 자주 활용됩니다. 이 글에서는 더빈왓슨(Durbin-Watson) 통계의 이론적 배경과 실제 활용 방법에 대해 알아보겠습니다. 더빈왓슨(Durbin-Watson) 통계의 개념 더빈왓슨(Durbin-Watson) 통계는 시계열 데이터에서 오차항의 자기상관(autocorrelation)을 검증하는 방법입니다. 자기상관이란, 시계열 데이터에서 이전 시점의 값이 현재 시점의 값에 영향을 주는 현상을 말합니다. 시계열 데이터에서 독립성이 보장되지 않으면, 회귀 분석의 결과가 신뢰할 수 없게 됩니다. 따라서 더빈왓슨 통계를 사용하여 오차항의 독립성을 검증함으로써 회귀 모델의 타당성을 평가할 수 있습니다. 더빈왓슨(Durbin-Watson)통계의 계산 방법 더빈왓슨(Durbin-Watson) 통계는 다음...