SAS、spss進行Durbin-Watson檢驗

1.首先要知道你用的哪一個SAS子程序。
2.如果是PROC NLIN,那么非常遺憾，它沒有現成的DW統計量，但是你可以在OUTPUT選項中在輸出數據集里面輸出殘差。
3.DW實際上是對殘差做一階自相關判斷，因此你完全可以根據公式用SAS中的DATA步來完成代碼開發，參考代碼如下：
data nkwilling;
do i=1 to 100;
e=normal(0);
output;
end;
run;

data DW;
set nkwilling end=last;
e_lag=lag(e);
e_dif=sum(e,-e_lag);
t1=e_dif*e_dif;
t2=e*e;
if _n_=1 then do;dw1=t1;dw2=t2;end;
else do;dw1+t1;dw2+t2;end;
if last then dw=dw1/dw2;
run;
再參考DW有關自相關的范圍，我記得好像是0-4，作出判斷。
匆忙寫的，你再參考有關書籍做一下修改。

sas 和spss都能做
檢驗圖就是殘差圖
以預測值Y為橫軸，以y與預測值Y之間的誤差et為縱軸（或學生化殘差與擬和值或一個自變量），繪制殘差的散點圖。如果散點呈現出明顯的規律性，則認為存在自相關性或者非線性或者非常數方差的問題。

DW是0<D<4,統計學意義如下：
①當殘差與自變量互為獨立時，D=2 或 DW 越接近2，判斷無自相關性把握越大。
②當相鄰兩點的殘差為正相關時，D<2，DW 越接近于0，正自相關性越強。
③當相鄰兩點的殘差為負相關時，D>2，DW 越接近于4，負自相關性越強。
判斷。根據樣本容量n 和解釋變量的數目p 查DW 分布表，得下臨界值L D 和上臨界值U D ，
并依下列準則判斷擾動項的自相關情形。
(1)如果0<DW< L D ，則拒絕零假設，擾動項存在一階正自相關。DW 越接近于0，正自相關
性越強。
(2)如果L D <DW< U D ，則無法判斷是否有自相關。
(3)如果U D <DW<4- U D ，則接受零假設，擾動項不存在一階正自相關。DW 越接近2，判斷
無自相關性把握越大。
(4)如果4- U D <DW<4- L D ，則無法判斷是否有自相關。
(5) 如果4- L D <DW<4，則拒絕零假設，擾動項存在一階負自相關。DW 越接近于4，負自
相關性越強。

檢驗不難，據不完全統計，PROC REG/AUTOREG/MODEL都有選項輸出統計量和p-值。你要是非線性的，可以用PROC MODEL。其實Durbin-Watson檢驗的統計量也可以利用殘差根據公式手工算。

但是檢驗圖是個什么概念不才就一點也不懂了，一個模型不就只有一個Durbin-Watson值嗎？

option nocenter;
dm ‘log;clear;output;clear’;

proc import datafile=”c:\example.xls” replace
out=one;
getnames=yes;
data one;  set one;
proc nlin data=one;
parms b1=0.2 b2=-0.2 b3=-0.4 ;
AOld = a1;anew=a2;
hdold=hd1;temp = AOld / ANew;
do anew = (1+a1) to a2 by 1;
HdNew = exp(temp*log(hdold)+(1-temp)*(b1+b2/aold+b3*hdold));                                   AOld = ANew;
hdold=hdnew;
end;
model hd2 = HdNew;
output out=two predicted=hd2hat;

我應該如何在上面代碼中添加Durbin-Watson檢驗呢？

用proc reg就好了，在option那里加一個“DW