Для проверки наличия автокорреляции между регрессионными остатками в последовательных наблюдениях часто используется тест Дарбина-Уотсона. Этот тест позволяет определить, есть ли зависимость между ошибками модели, что может указывать на проблемы в спецификации модели или на наличие пропущенных переменных.

Вот шаги, которые помогут вам понять, как использовать тест Дарбина-Уотсона:

1. Сбор данных: Сначала вам необходимо собрать данные и провести регрессионный анализ, чтобы получить остатки модели.
2. Вычисление остатков: Остатки представляют собой разницу между наблюдаемыми значениями зависимой переменной и предсказанными значениями, полученными из модели.
3. Расчет статистики Дарбина-Уотсона: Статистика рассчитывается по формуле:
   • DW = Σ (e_t - e_(t-1))^2 / Σ e_t^2
   • где e_t - остатки в момент времени t.
4. Сравнение с критическими значениями: Полученное значение DW сравнивается с критическими значениями из таблицы Дарбина-Уотсона. Это позволит вам определить, есть ли автокорреляция:
• Если DW < dL, то присутствует положительная автокорреляция.
• Если DW > dU, то автокорреляция отсутствует.
• Если dL < DW < dU, то тест не дает однозначного ответа.
5. Интерпретация результатов: На основе сравнения вы можете сделать вывод о наличии или отсутствии автокорреляции в остатках модели.

Таким образом, тест Дарбина-Уотсона является важным инструментом для проверки предположений о независимости остатков в регрессионном анализе. Если вы обнаружите автокорреляцию, это может потребовать пересмотра модели или использования других методов, таких как авторегрессионные модели.