杜兰特分析

杜兰特分析（Durbin-Watson）是用于检测时间序列或回归模型是否存在自回归（AutoRegressive，AR）效果的统计检验方法。它可以用来检查在回归模型中，残差之间是否存在自相关性。杜兰特分析值范围从0到4，但实际上我们通常只关注0到3之间的值，因为4对应于完全独立的残差，而0意味着几乎完美地相互关联。

杜兰特分析计算出一个值，用于检测在回归模型中是否存在自回归效果。该值越小，就表示残差之间的自相关性越强。在实践中，我们通常会选择某个阈值，如果杜兰特值小于或等于这个阈值，我们就会认为模型存在自回归问题。如果杜兰特值大于这个阈值，则模型没有明显的自回归问题，但这并不意味着一定是正确的，因为模型可能存在其他类型的问题。

如果模型存在自回归问题，通常需要进行相关处理，如增加时间序列中的观测点、使用不同的预测模型等方式，以降低模型中残差之间的关联度，从而提高模型的准确性和稳健性。