开发者学堂课程【机器学习算法 ：违背基本假设5】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/535/detail/7208
违背基本假设5
内容介绍
一、自关联的检验：图示分析
二、自相关的检验：自相关系数法
三、自相关的检验：DW 检验
四、消除自相关：迭代法
五、消除自相关：差分法
六、BOX-COX 变换：异方差
一、 自关联的检验分析：图示分析
数据 x,y，使用一元线性回归模型 y=0.6732x+609.2183拟合，分析是否存在自关联。
根据表格，画出下图：
二、自相关的检验：自相关系数法
数据 x,y，使用一元线性回归模型 y=0.6732x+609.2183拟合，分析是否存在自关联。
计算
的值
三、自相关的检验：DW 检验
数据 x,y，使用一元线性回归模型 y=0.6732x+609.2183 拟合，分析是否存在自关联。
计算 DW 的值
查 DW 表，自由度为23，DW 值为0.283：
p,DW 的检验判断表
四、消除自相关：迭代法
数据 x,y，使用一元线性回归模型 y=0.6732x+609.2183 拟合，消除自关联。
估算
值：
根据
值变换：
线性回归拟合
： 
计算新的 DW 值：
查看 DW 临界值表（自由度22，k=1）:
五、消除自相关：差分法
数据 x,y，使用一元线性回归模型 y=0.6732x+609.2183 拟合，消除自关联。
计算一阶差分：
得出如下表格：
基于差分值建模有：
计算 DW 值，判断是否依然存在自相关：
查表得到 
模型为：
还原为原变量 
六、BOX-COX 变换：异方差
数据x,y，使用一元线性回归模型 y=0.6732x+609.2183 拟合，消除异方差的影响。
