統計檢定方法運用.5
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Durbin-Watson test，對模組的殘差項進行相關聯性檢定，常應用於迴歸分析以及需要限制殘差項要為獨立常態分配。不過我在應用上更關心價格資料是否有聚集在均線附近，若有則可以判定盤整盤，反之則有趨勢發生，相關統計檢定計算步驟詳列如下
- 以均線為例，首先計算出各筆價格與均線之間的殘差，並帶入檢定統計量，請參考下圖一
- 統計檢定量介於0~4之間，正相關、負相關檢定與對應的上界、下界，分別有六種關係，
正相關時候
如果d <= 下界 ，誤差項自我相關為正
如果d >= 上界 ，不拒絕，無自我相關
如果下界 < d < 上界 ，則檢定結果無法確認
負相關時候
如果(4 - d) <= 下界 ，誤差項自我相關為負
如果(4 - d) >= 上界，不拒絕，無自我相關
如果下界 < (4 - d) < 上界 ，則檢定結果無法確認
如果d <= 下界 ，誤差項自我相關為正
如果d >= 上界 ，不拒絕，無自我相關
如果下界 < d < 上界 ，則檢定結果無法確認
負相關時候
如果(4 - d) <= 下界 ，誤差項自我相關為負
如果(4 - d) >= 上界，不拒絕，無自我相關
如果下界 < (4 - d) < 上界 ，則檢定結果無法確認
3. 上界、下界請參考查表值，以下僅列舉一個變數、樣本數介於15~30之間、顯著水準為0.05的部分查表內容
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什麼是緩解與未緩解？
未緩解指的是在一段時間中市場效率低下，買單和賣單的無法相互匹配成交時，會在市場形成一個價位的空洞，就會將其稱之為未緩解。
如上圖所繪，中間K線未與上下K線所重疊，其中K線空洞的
前面說明了所謂「假設檢定」的邏輯，也就是推論統計的基礎。但前面都還只是概念的階段，目前沒有真正進行任何的操作──還沒有提到推論統計的技術。
這篇其實有點像是一個過渡，是將前面的概念銜接到下一篇t分數之間的過程，也可以說是稍微解釋一下t檢定怎麼發展出來的。
接續上一篇，繼續來講如何從常態分布的機率進行假設檢定，進而推論母體的平均數吧！
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在上一篇文章解釋了常態分布怎麼幫助我們計算事件發生的機率，而更之前也看過了抽樣分布是如何形成常態分布的過程，現在就要利用這兩件事情來慢慢帶出什麼是統計學中的「假設檢定」了。
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