Durbin-Watson检验在R语言中的实现

Durbin-Watson检验在R语言中的实现

Durbin-Watson检验是一种用于检验线性回归模型误差项是否存在自相关的统计方法。它通过计算误差项的自相关系数来判断模型是否存在一阶自相关。在R语言中，我们可以使用现有的函数和包来执行Durbin-Watson检验。

Durbin-Watson检验的原假设是误差项不存在自相关，备择假设是误差项存在自相关。Durbin-Watson统计量的取值范围是0到4，其中0表示存在最强的正自相关，4表示存在最强的负自相关，2表示不存在自相关。

下面是在R语言中执行Durbin-Watson检验的步骤和示例代码：

步骤1：加载所需的包

library(car)

步骤2：准备数据
假设我们有一个线性回归模型，其中自变量为x，因变量为y，并且已经进行了回归分析，得到了残差向量residuals。

# 假设已经得到了残差向量residuals

步骤3：执行Durbin-Watson检验
使用durbinWatsonTest函数执行Durbin-Watson检验，并输出检验结果。

dw_test <- durbinWatsonTes