R 誤差自相關與DW檢驗

R語言進行DW檢驗：

library(lmtest)
dw = dwtest(fm1)

> dw

	Durbin-Watson test

data:  fm1
DW = 2.4994, p-value = 0.8706

　　

DW檢驗的原假設為：誤差不相關！

因為dw>0.05所以不拒絕原假設，即認為誤差是不相關的。

 

誤差自相關會產生的后果：

1．參數估計量仍然是線性的、無偏的，但非有效。

2．OLS估計量的被估方差是有偏的且會被低估，因而會使相應的t值變大。

3．模型的t和F統計檢驗失效。

4．用通常公式（）計算的隨機誤差項的方差是實際值的有偏估計，且一般會被低估。因為在存在自相關的情況下，可以推導出：

5．通常計算的R²不是其真實值的准確估計，比實際的要大。

6．區間估計與預測區間的精度降低。