Существуют два наиболее распространенных метода определения автокорреляции остатков. Первый метод — это построение графика зависимости остатков от времени и визуальное определение наличия или отсутствия автокорреляции. Второй метод — использование критерия Дарбина — Уотсона и расчет величины
(1)
Таким образом, d есть отношение суммы квадратов разностей последовательных значений остатков к остаточной сумме квадратов по модели регрессии. Можно предположить что: 
, предположим также 
Коэффициент автокорреляции остатков определяется как
С учетом (3) имеем: 
Таким образом, если в остатках существует полная положительная автокорреляция и 
, то d= 0. Если в остатках полная отрицательная автокорреляция, то 
и, следовательно, d= 4.Если автокорреляция остатков отсутствует, то 
и d = 2. Следовательно, 0≤d≤4
Алгоритм выявления автокорреляции остатков на основе критерия Дарбина — Уотсона следующий. Выдвигается гипотеза Н0 об отсутствии автокорреляции остатков. Альтернативные гипотезы Н1 Н1* состоят, соответственно, в наличии положительной или отрицательной автокорреляции в остатках. Далее по специальным таблицам определяются критические значения критерия Дарбина — Уотсона dl и du для заданного числа наблюдений n, числа независимых переменных модели к и уровня значимости α. По этим значениям числовой промежуток разбивают на пять отрезков. Если фактическое значение критерия Дарбина — Уотсона попадает в зону неопределенности, то на практике предполагают существование автокорреляции остатков и отклоняют гипотезу Hо.
Поможем написать любую работу на аналогичную тему