在生活中，dw检查是一种常见的体检方式，dw检查的结果需要通过专业的判断来判断。通常需要根据参数来判断被检查T对应的prob。如果测量有偏差，容易导致数据错误，容易影响精度。
dw检验结果怎么看？
1.参数显著性检验T检验相应的问题。如果小于0.05，参数显著性检验通过，再看R方。越接近1，拟合优度越高。如果f的p值小于0.05，则模型显著。DW用于检验残差序列的相关性，在2附近，表示残差序列不相关。
2.标准差是回归系数的稳定性和可靠性的度量。越小越稳定。解释变量估计值的t值用于检验系数是否为零，如果大于临界值则是可靠的。
估计值的显著性概率(prob)小于5%，表明系数显著。r平方是回归的拟合度，越接近1，拟合越完美。调整的R端是随着变量的增加对增加的变量的“惩罚”。
D-W值是回归残差是否为序列自相关的度量。如果严重偏离2，则认为存在串联相关问题。f统计值是衡量回归方程总体显著性的假设检验，越大越显著。
强函数
引入了流行的对象概念，操作灵活简单。多种操作模式可用于各种定量分析和统计分析，数据管理简单方便。其主要职能是:
1.统一管理数据，通过对象、视图、流程实现对数据的各种操作；
2.输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，并根据任何复杂的公式根据现有的序列生成新的序列；
3.计算描述性统计:相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；
4.进行T检验、方差分析、协整检验和格兰杰因果关系检验；
5.实现普通最小二乘法、带自回归修正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH模型估计法等。
6.Probit、logit和Gompit估计备选决策模型；
7.联立方程的线性和非线性估计:
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