利用R语言进行残差自相关检验：Durbin-Watson检验

数据挖掘奇才

于 2023-08-29 02:39:00 发布

阅读量2.5k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： r语言开发语言 R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechPulseZ/article/details/132551476

R语言专栏收录该内容

80 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何利用R语言的包进行Durbin-Watson检验，检测回归模型残差的自相关性。Durbin-Watson统计量在0到4之间，值接近2表示无自相关，接近0或4则可能表示正负自相关。通过示例代码展示了执行检验的过程，并解释了如何根据统计量和p值判断残差的自相关性，以优化模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

利用R语言进行残差自相关检验：Durbin-Watson检验

Durbin-Watson检验是一种常用的统计方法，用于检测回归模型的残差是否存在自相关性。在R语言中，可以使用lrtest包中的dwtest函数来执行Durbin-Watson检验。本文将详细介绍如何使用该函数进行残差自相关检验，并提供相应的源代码。

Durbin-Watson检验的原假设是残差不存在自相关性，备择假设是残差存在自相关性。Durbin-Watson统计量的取值范围为0至4，当统计量接近于2时，表示残差不存在自相关性；当统计量接近于0或4时，表示残差存在正向或负向的自相关性。

下面是使用lrtest包中的dwtest函数进行Durbin-Watson检验的示例代码：

# 导入lrtest包
library(lrtest)

# 假设已经建立了回归模型，并得到了模型的残差
# 将回归模型的残差存储在变量residuals中

# 执行Durbin-Watson检验
dw_result <- dwtest(residuals)

# 输出Durbin-Watson统计量和p值
dw_statistic <- dw_result$statistic
dw_pvalue <- dw_result$p.value
cat("Durbin-Watson统计量:", dw_statistic

了解本专栏