開放性資料的估計

過去傳統的計量經濟學、迴歸分析或甚至博士班之相關課程都是建構在抽樣分配、假設檢定與配適出適切的模型，因此，延伸出因分析所需的Tobit、Probit模型，而在時間序列上則由AR模型延伸出VAR等系列模型。

觀察這些模型特徵，不外乎都是建構在線性概念上，換句話說，無論有無前後期關係，模型首先就是展現分類法(可以二分、三分....)以及資料區分出線性可解釋與不可解釋部分。

在「為何使用曲線化線性迴規模型」已經提到了重要的兩個觀念後，曲線化線性迴歸模型的特色上，確實與眾不同，同時也難以用紙筆來運算。即使如此，我們不得不說微積分當中的一個觀念是非常有用的，那就是

Durbin-Watson檢定與LM檢定的存在意義

每一本統計學、計量經濟學、時間序列分析、迴歸分析、市場預測的書籍都會提到資料自我相關問題。為了找到資料的自我相關性，有的學者從樣本相關係數出發進行資料的假設檢定，有的學者則是創造與樣本相關係數很相近的數學公式進行資料的假設檢定，其中，最知名的便是Durbin-Watson檢定與LM檢定(Breusch–Godfrey)。兩個檢定公式的出發點都是一樣的，那就是從迴歸分析的殘差出發。

Durbin-Watson檢定公式

LM檢定公式

從資料角度去看，無庸置疑的是資料的數值都是已知的，我們使用迴歸分析來瞭解資料間的因果關係。換言之，此時，解釋變數與被解釋變數之間是樣本條件關係。然而，我們卻遺忘了一件事情，那就是資料也是可以形成分配的，那就是抽樣分配。