Критические значения статистики Дарбина–Уотсона (DW) используются для проверки автокорреляции в остатках регрессионной модели. Эти значения зависят от нескольких факторов, которые важно учитывать при проведении анализа. Давайте рассмотрим основные из них:

• Размер выборки: Критические значения DW зависят от количества наблюдений в выборке. Чем больше выборка, тем более точными будут критические значения.
• Число независимых переменных: Количество включенных в модель независимых переменных также влияет на критические значения. При увеличении числа переменных значения могут изменяться.
• Уровень значимости: Выбор уровня значимости (например, 0.01, 0.05 или 0.10) влияет на критические значения. Разные уровни значимости приведут к различным критическим точкам.
• Тип теста: Существуют разные варианты теста Дарбина–Уотсона для различных моделей, и в зависимости от этого также будут отличаться критические значения.

В общем, для корректного применения статистики Дарбина–Уотсона и интерпретации результатов важно учитывать все перечисленные факторы. Это поможет вам правильно оценить наличие автокорреляции в остатках вашей модели.