ডার্বিন ওয়াটসন পরীক্ষাটি ইতিবাচক এবং নেতিবাচক স্বতঃসংশোধন উভয়ের জন্য যাচাই করে তবে কেবল প্রথম আদেশের জন্য। এটি 1 ম অর্ডারের বাইরে স্বতঃসংশ্লিষ্ট এমন ডেটার জন্য ব্যবহার করা উচিত নয়। নিম্নলিখিত লিঙ্কটি অনুমানের পাশাপাশি অনুমান উভয়ই দেখায়
https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/durbin-watson-test-coefficient
এই ওয়েবসাইট থেকে:
"ডার্বিন ওয়াটসন পরীক্ষার হাইপোথেসিসগুলি হ'ল: এইচ 0 = প্রথম অর্ডার স্বতঃসংশ্লিষ্ট নয় H এইচ 1 = প্রথম ক্রমের সাথে সম্পর্ক বিদ্যমান।
ডার্বিন ওয়াটসন পরীক্ষা 0 থেকে 4 এর মান সহ একটি পরীক্ষার পরিসংখ্যানের প্রতিবেদন করে, যেখানে থাম্বের নিয়ম রয়েছে:
2 is no autocorrelation.
0 to <2 is positive autocorrelation (common in time series data).
>2 to 4 is negative autocorrelation (less common in time series data).
থাম্বের একটি নিয়ম হল 1.5 থেকে 2.5 এর মধ্যে পরিসংখ্যানের মানগুলি তুলনামূলকভাবে স্বাভাবিক। "
নোট করুন যে আরও সুনির্দিষ্ট উপসংহার পেতে, আমাদের কেবল ডিডাব্লু স্ট্যাটিস্টিকের উপর নির্ভর করা উচিত নয়, বরং পি-মানটি লক্ষ্য করা উচিত। এসএএসের মতো সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি 2 পি-মান দেবে - ইতিবাচক প্রথম অর্ডার স্বতঃসংশোধনের জন্য পরীক্ষার জন্য একটি এবং দ্বিতীয়টি নেতিবাচক প্রথম অর্ডার স্বতঃসংশোধনের জন্য পরীক্ষার জন্য (উভয় পি-মানগুলি 1 পর্যন্ত যোগ করে)। যদি উভয় পি-মানগুলি আপনার নির্বাচিত আলফা (বেশিরভাগ ক্ষেত্রে 0.05) এর চেয়ে বেশি হয়, তবে আমরা নাল অনুমানটিকে প্রত্যাখ্যান করতে পারি না যে "" কোনও প্রথম অর্ডার স্বতঃসংশ্লিষ্টতা বিদ্যমান নেই।
যদি কোনও পি-মানগুলি <0.05 (বা নির্বাচিত আলফা) হয় তবে আমরা জানি যে সংশ্লিষ্ট বিকল্প অনুমানটি সত্য (1- আলফা নিশ্চিততার সাথে)।
আমি আশা করি এটি সাহায্য করবে.