Comprobar si existe autocorrelación usando el estadístico de Durbin-Watson

Use el estadístico de Durbin-Watson para evaluar la presencia de autocorrelación. La autocorrelación significa que los errores de las observaciones adyacentes están correlacionados. Si los errores están correlacionados, entonces la regresión de los mínimos cuadrados puede subestimar el error estándar de los coeficientes. Errores estándar subestimados pueden hacer que sus predictores parezcan significativos, cuando en realidad no lo son.

Por ejemplo, los errores de un modelo de regresión sobre los datos de los precios diarios de acciones bursátiles podrían depender de la observación precedente, porque el precio de las acciones de un día podría afectar el precio de las acciones del día siguiente.

El estadístico de Durbin-Watson (D) está condicionado según el orden de las observaciones (filas). Minitab parte del supuesto de que las observaciones están ordenadas significativamente, como un orden cronológico. El estadístico de Durbin-Watson determina si la correlación entre los términos de error adyacentes es o no es igual a cero.

Para sacar una conclusión de la prueba, usted puede comparar el valor mostrado del estadístico de Durbin-Watson con los límites inferior y superior correctos en la siguiente tabla de Savin y White¹. Si D > D_U, no existe correlación; si D < D_L, existe correlación positiva; si D se encuentra entre los dos límites, la prueba no es concluyente. La tabla indica valores para probar si existe autocorrelación positiva de primer orden. El nivel de significancia de la prueba es 0.05. La tabla es para modelos con una intersección.

También puede usar esta tabla para probar si existe autocorrelación negativa de primer orden. El estadístico de prueba es (4 – D). Si (4 – D) > D_U, no existe correlación; si (4 – D) < D_L, existe correlación negativa; si (4 – D) se encuentra entre los dos límites, la prueba no es concluyente. ²

Para calcular el estadístico de Durbin-Watson, elija Estadísticas > Regresión > Regresión > Ajustar modelo de regresión, haga clic en Resultados y marque Estadístico de Durbin-Watson.