spss多重线性回归如何检验残差的独立性
在做线性回归的时候必须要想到残差必须是独立的，为了检验残差的独立性，我们通常用到DW方法，DW值得分析比较复杂，这里单独提出来分析一下：
操作方法
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准备好你的数据，我们来检验残差的独立性，在菜单栏上执行：analyze--regression---linear，打开线性模型拟合对话框
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先将回归需要做的几个步骤做好，这个在前面的文章中都介绍，这里不详细说了。我们关键是看如何检查残差的独立性
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点击statistic，开始设置检验的方法
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在这里，勾选durbin-watson，点击continue返回上面的界面
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点击ok按钮，开始处理数据
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我们分析一下DW的分析方法，下面是DW计算方法 •Durbin-Watson统计量（取值：0~4 ） –检定回归模型中残差独立的假设 –如果相邻残差项间是相关，则其总差异必小或大 •若残差项间是正相关，则其差异必小 •若残差项间是负相关，则其差异必大 –当DW值愈接近2时，残差项间愈无相关 –当DW值愈接近0时，残差项间正相关愈强当DW值愈接近4时，残差项间负相关愈强
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我们看到利用我的数据得到的结果，DW值为1.6，可以基本确定残差是独立的。
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