检测残差的自相关
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在线性和非线性回归中，我们总是假设残差是彼此独立的（不相关）。如果违反相互独立假设，一些模型的拟合结果就会成问题。例如，误差项之间的正相关往往会放大系数 t 值，从而使预测变量显得重要，而事实上它们可能并不重要。

Minitab 提供了两种方法确定残差是否相关：

·    残差与数据顺序 (1 2 3 4... n) 图形可以提供一种直观检验残差自相关的方法。相同符号的残差聚集表示正相关。连续残差的符号不断改变表示负相关。

·    对于线性回归，Durbin-Watson 统计量通过确定两个相邻误差项的相关性是否为零来检验回归残差是否存在自相关。该检验以误差均由一阶自回归过程生成的假设为基础。如果存在缺失观测值，计算时将忽略这些观测值，而只使用没有缺失的观测值。

要从检验中得出结论，需要将显示的统计量与表中的上下限进行比较。如果 D > 上限，表示不存在相关性；如果 D < 下限，表示存在正相关性；如果 D 在上下限之间，则无法从检验中得出结论。有关其他信息，请参见 [8]、[35]。