Tabel Durbin Watson Table

Pelajaran

Tabel Durbin Watson adalah tabel perbandingan dalam uji autokorelasi. Dalam dunia statistik, Durbin Watson Test adalah tes yang digunakan untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi pada nilai residu (kesalahan prediksi) dari analisis regresi. Yang dimaksud dengan autokorelasi adalah “hubungan antara nilai yang dipisahkan satu sama lain dengan interval waktu tertentu”.

Tabel Durbin Watson Table

Tes ini dipresentasikan oleh James Durbin dan Geoffrey Watson.

Saat Anda mendeteksi autokorelasi, Anda tidak akan terlepas dari tabel Durbin Watson. Tabel menjadi alat perbandingan untuk nilai hitungan Durbin Watson.

Anda mungkin telah membaca banyak tentang tabel durbin Watson, tetapi mungkin tidak semuanya memenuhi keinginan Anda. Karena sebagian besar tabel sangat terbatas, baik dalam jumlah sampel (n) dan jumlah variabel (k). Sebagian besar dibatasi hingga n = 100 atau n = 200. Apa yang terjadi jika sampel> 200?

Pada kesempatan ini, kami ingin membagikan tabel Watson oleh Durbin dengan contoh jumlah n = 2000 dan sejumlah variabel (k) dari k = 21.
Durbin Watson Table
Durbin Watson Table

Berikut ini adalah Tabel Durbin Watson lengkap dengan n = 6 – 2000, k = 2 – 21 dan batas kritis 5% (0,05), 2,5% (0,025), 1% (0,01).

Jika Anda ingin mengunduhnya, klik tautan berikut:

DURBIN WATSON TABLE

Cara membaca tabel Durbin’s Watson

T: jumlah sampel (n)

k: jumlah variabel

dL: Batas Watson Durbin yang lebih rendah

dU: batas atas Durbin Watson

Contoh: kami melakukan uji regresi linier berganda dengan 2 variabel independen dan 1 variabel dependen dengan total sampel 50, hasil Durbin Watson dihitung sebagai d = 2010.

Jadi nilai T = 50, k = 3. Oleh karena itu dalam tabel di atas mencari nilai dL dan dU dalam T = 50 dan k = 3, yaitu nilai dL = 1.46246 dan dU = 1.62833. Pada contoh di atas, nilai d = 2010, maka kami menghitung nilai (4 – d) = 1,990.

Cara untuk menentukan atau menguji kriteria autokorelasi adalah sebagai berikut:

Ini mendeteksi autokorelasi positif:

Jika d <dL maka ada autokorelasi positif,

Jika d> dU tidak ada autokorelasi positif,

Jika dL <d <dU tes tidak konklusif atau tidak konklusif.

Deteksi autokorelasi negatif:
Jika (4 – d) <dL maka ada autokorelasi negatif,
Jika (4 – d)> dU tidak ada autokorelasi negatif,
Jika dL <(4 – d) <dU tes tidak konklusif atau tidak konklusif.

Berdasarkan contoh di atas:

Ini mendeteksi autokorelasi positif:
Jika 2.010 <1.46246 ada autokorelasi positif-> Salah
Jika 2.010> 1.62833 tidak ada autokorelasi positif-> Benar
Jika 1,46246 <2,010 <1,62833 maka tes tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan-> Salah

Tujuan di atas adalah, DW: 2010> DU: 1,62833, sehingga tidak ada autokorelasi positif.

Deteksi autokorelasi negatif:
Jika 1,990 <1,46246, maka ada autokorelasi negatif-> Salah
Jika 1,990> 1,62833 tidak ada autokorelasi negatif-> Benar
Jika 1,46246 <1,990 <1,62833 maka tes tidak dapat disimpulkan atau tidak dapat disimpulkan-> Salah

Tujuan di atas adalah 4-DW: 2010 yaitu 1.990> DU: 1.62833, sehingga tidak ada autokorelasi negatif.

Oleh karena itu dapat disimpulkan: dalam analisis regresi tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada autokorelasi negatif sehingga dapat disimpulkan bahwa sama sekali tidak ada autokorelasi.

Demikian artikel singkat kami tentang Durbin Watson Table. Bagaimana cara mendapatkan nilai Durbin Watson dalam analisis regresi dengan Excel? Baca artikel kami berikutnya di Durbin Watson Calculate with Excel.

Sumber : rumusbilangan.com