1. DW可以做Excel统计数据
1、点击菜单栏的“文件”进行“导入”，可以看到导入Word文档和excel文档。
2、本次只对Word文档文件进行编写，excel同理。对文件《尘悟》进行导入，然后确定。
3、我们就可以看到，文件已经导入DW软件中。不过，看起来导入的文件的标题没有什么变化，不过问题就是段落字体变了。
4、对其需要更改的段落文字格式进行选定（鼠标拉取）；左下角的有“字体”“大小”和“颜色”进行修改。
5、选择“仿宋”字体，会弹出来一个弹窗，对其进行打标签，建一个格式；格式的命名要用英文字母开头命名，最后确定。
6、再次可以看到段落粘在一起（不雅观），按Enter键会显得空行太大。再按Shirt+enter组合键就行了！
2. dw统计量是如何定义的
Durbin Watson 统计量用来检验残差一阶自相关 只能检验一阶不能检验高阶自相关 DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 约= 2(1 - r) r表示相邻残差之间的相关系数 如果r = 0 也就是说近似于2的DW值表示残差不存在相关性 如果r > 0 也就是说接近0的DW值表示正相关 如果r < 0 也就是说接近4的DW值表示负相关 一般DW统计量的表提供d_l和d_u DW < d_l 正相关 d_l
3. dw 数据
DW检验前提条件：
（1）回归模型中含有截距项。
（2）解释变量是非随机的。
（3）随机扰动项是一阶线性自相关。
（4）没有缺失数据，样本比较大。 原则：DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题，也是就自相关检验。
(1)如果0<DW< L D ，则拒绝零假设，扰动项存在一阶正自相关。DW 越接近于0，正自相关性越强。
(2)如果L D<DW< U D ，则无法判断是否有自相关。
(3)如果U D<DW<4- U D ，则接受零假设，扰动项不存在一阶正自相关。DW 越接近2，判断无自相关性把握越大。
4. dw统计量怎么算
F检验的统计量在原假设下服从F分布，F分布的随机数可以从两个卡方分布得来。
如果X服从自由度为d1的卡方分布，Y服从自由度为d2的卡方分布，那么:
(X/d1) / (Y/d2) 服从F(d1, d2)分布。
回归里的F检验一般来说n是样本数，k是独立变量(regressor)的数量(包含常数1)。
5. DW统计量计算
在DW检验中，当DW统计量为0时，表明存在完全的正自相关 。
6. excel做dw检验
1、首先我们打开电脑里的excel软件，在Excel导航栏点选插入，进入插入选项
2、在图表栏选择折线图。
3、选择数据，添加数据，制作折线图。
4、选择进入“设置数据系列格式”。选择“填充线条”，进入。
5、在“填充线条”下，拉到底部，勾选“平滑曲线”。
6、如果不喜欢数据点，可以同样在“填充线条”选项下选择“标记”，选择“数据 标记选项”。
7、在“数据标记选项”下，选择“无”即可。
7. dw统计量怎么看
DW检验值：DW统计量用于检验序列的自相关，公式就是测度残差序列与残差的滞后一期序列之间的差异大小，经过推导可以得出DW值与两者相关系数的等式关系，因而很容易判断。DW值的取值区间为0-4，当DW值很小时（大致<1）表明序列可能存在正自相关；当DW值很大时（大致>3）表明序列可能存在负自相关；当DW值在2附近时（大致在1.5到2.5之间）表明序列无自相关；其余的取值区间表明无法确定序列是否存在自相关。当然，DW具体的临界值还需要根据样本容量和解释变量的个数通过查表来确定。
DW值并不是一个很适用的检验手段，因为它存在苛刻的假设条件：解释变量为非随机的；随机扰动项为一阶自回归形式；解释变量不能包含滞后的被解释变量；必须有截距项；数据无缺失值。当然，可以通过DW-h检验来检验包含滞后被解释变量作为解释变量的序列是否存在自相关。h统计量与滞后被解释变量的回归系数的方差呈正相关关系，可以消除其影响。
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