Memahami Nilai Durbin-Watson dalam Analisis Regresi

4
(355 votes)

Nilai Durbin-Watson adalah statistik yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam residu dari analisis regresi. Autokorelasi mengacu pada ketergantungan serial antara residu, yang dapat mempengaruhi akurasi model regresi. Nilai Durbin-Watson berkisar antara 0 hingga 4, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model regresi memiliki autokorelasi yang lebih rendah. Nilai Durbin-Watson yang diberikan dalam masukan adalah 2,078, yang menunjukkan bahwa model regresi memiliki sedikit autokorelasi. Ini menunjukkan bahwa model regresi mungkin lebih akurat dan dapat diandalkan untuk membuat prediksi. Namun, penting untuk dicatat bahwa nilai Durbin-Watson tidak selalu menunjukkan ketidakberadaan autokorelasi, dan bahwa nilai Durbin-Watson yang lebih rendah tidak selalu menunjukkan adanya autokorelasi. Dalam kesimpulannya, nilai Durbin-Watson adalah alat yang berguna untuk mengevaluasi autokorelasi dalam residu dari analisis regresi. Dengan memahami nilai Durbin-Watson, para peneliti dan analis data dapat membuat keputusan yang lebih terinformasi tentang model regresi mereka dan memastikan bahwa mereka mampu membuat prediksi yang akurat.