Excel တွင် durbin-watson test ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

linear regression ၏ အဓိက ယူဆချက် တစ်ခုမှာ အကြွင်းအကျန်များ အကြား ဆက်နွယ်မှု မရှိကြောင်း၊ ဆိုလိုသည်မှာ အကြွင်းအကျန် များသည် သီးခြား ဖြစ်သည် ။

ဤယူဆချက်နှင့် ကိုက်ညီခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဆုတ်ယုတ်မှု၏ အကြွင်းအကျန်များတွင် autocorrelation ရှိနေခြင်းကို သိရှိရန် အသုံးပြုသည့် Durbin-Watson စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် ဖြစ်သည်။ ဤစမ်းသပ်မှုသည် အောက်ပါယူဆချက်များကို အသုံးပြုသည်-

H ₀ (null hypothesis): အကြွင်းအကျန်များကြား ဆက်စပ်မှုမရှိပါ။

H _A (အခြားသောယူဆချက်)- ကျန်ရှိသောအရာများသည် အလိုအလျောက်ဆက်စပ်နေသည်။

ဤသင်ခန်းစာသည် Excel တွင် Durbin-Watson စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ပုံအဆင့်ဆင့်ကို ဥပမာပေးထားသည်။

အဆင့် 1: ဒေတာကိုထည့်ပါ။

ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် multiple linear regression model ကို တည်ဆောက်လိုသော dataset မှတန်ဖိုးများကိုထည့်ပါမည်။

အဆင့် 2- မျဉ်းကြောင်းအတိုင်း ဆုတ်ယုတ်မှု ပုံစံမျိုးစုံကို အံကိုက်လုပ်ပါ။

ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အဖြစ် y နှင့် x1 နှင့် x2 ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များအဖြစ် y ကိုအသုံးပြု၍ များစွာသောမျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို ဖြည့်သွင်းပါမည်။

၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် ထိပ်ဖဲကြိုးတစ်လျှောက်ရှိ Data tab ကိုနှိပ်ပါ။ ထို့နောက် Analyze အုပ်စုရှိ Data Analysis ကို နှိပ်ပါ။

၎င်းကို ရွေးချယ်စရာအဖြစ် မမြင်ပါက၊ Analysis ToolPak ကို ဦးစွာ စတင်ရပါ မည်။

ပေါ်လာသည့်ဝင်းဒိုးတွင် Regression ကိုနှိပ်ပြီး OK ကို နှိပ်ပါ။ ပေါ်လာသည့်ဝင်းဒိုးအသစ်တွင်၊ အောက်ပါအချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ပါ-

OK ကိုနှိပ်ပြီးတာနဲ့ Regression Result ပေါ်လာပါလိမ့်မယ်

အဆင့် 3- Durbin-Watson စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါ။

Durbin-Watson စာမေးပွဲအတွက် စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်း d ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

ရွှေ-

• T: လေ့လာတွေ့ရှိချက် စုစုပေါင်းအရေအတွက်
• e _t : ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ t ^{ကြိမ်မြောက်} ကျန်ရှိသော

Excel တွင် ဤစမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါပုံသေနည်းကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် 1.3475 ဖြစ်လာသည်။

Durbin-Watson စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် အချို့သော alpha အဆင့်တွင် သိသာထင်ရှားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ ဤအရေးကြီးသောတန်ဖိုးများဇယားကို ကိုးကားနိုင်သည်။

α = 0.05၊ n = 13 ရှုမြင်သုံးသပ်ချက်များနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် သီးခြားကိန်းရှင် 2 ခုအတွက်၊ Durbin-Watson ဇယားသည် အောက်ဖော်ပြပါ အထက်နှင့်အောက် အရေးပါသောတန်ဖိုးများကို ပြသသည်-

• အနိမ့်ဆုံး အရေးကြီးတန်ဖိုး- 0.86
• အထက်အရေးပါသောတန်ဖိုး- 1.56

ကျွန်ုပ်တို့၏စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်း 1.3475 သည် ဤအကွာအဝေး၏အပြင်ဘက်သို့ကျမသွားသည့်အတွက်၊ Durbin-Watson စမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis ကိုငြင်းပယ်ရန် လုံလောက်သောအထောက်အထားမရှိပါ။

တစ်နည်းဆိုရသော် အကြွင်းအကျန်များကြား ဆက်စပ်မှုမရှိပါ။

autocorrelation ကိုတွေ့ရှိပါက ဘာလုပ်ရမလဲ

အကယ်၍ သင်သည် null hypothesis ကိုငြင်းပယ်ပြီး ကျန်ရှိသော autocorrelation တွင် autocorrelation ရှိနေကြောင်း ကောက်ချက်ချပါက၊ ၎င်းသည် လုံလောက်သောပြင်းထန်ပါက ဤပြဿနာကို ပြင်ဆင်ရန် သင့်တွင် ရွေးချယ်စရာများစွာရှိသည်။

• အပြုသဘောဆောင်သော အမှတ်စဉ်ဆက်နွယ်မှုအတွက်၊ မော်ဒယ်သို့ မှီခိုမှုနှင့်/သို့မဟုတ် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်၏ နောက်ကျကျန်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
• အနုတ်လက္ခဏာ အမှတ်စဉ်ဆက်စပ်မှုအတွက်၊ သင့် variable များထဲမှ တစ်ခုမျှ နှောင့်နှေးနေမည်မဟုတ်ကြောင်း သေချာပါစေ။
• ရာသီအလိုက်ဆက်စပ်မှုအတွက်၊ မော်ဒယ်သို့ ရာသီအလိုက် အရုပ်များကို ထည့်စဉ်းစားပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Excel တွင် Residual Plot ဖန်တီးနည်း
Excel တွင် စံသတ်မှတ်ထားသော အကြွင်းအကျန်များကို တွက်ချက်နည်း
Excel တွင် Residual Sum of Squares တွက်ချက်နည်း