Detecção de autocorrelação em resíduos

Na regressão linear ou não linear, supõe-se que os resíduos sejam independentes (não correlacionados a) uns dos outros. Se a suposição de independência for violada, alguns resultados de ajuste do modelo podem não ser confiáveis. Por exemplo, a correlação positiva entre os termos de erro tende a inflar os valores-t de coeficientes, fazendo com que as preditoras pareçam significativas quando elas podem não ser.

O Minitab oferece duas maneiras de determinar se os resíduos são correlacionados:

Use um gráfico de resíduos versus ordem dos dados (1, 2, 3, 4, n) para inspecionar os resíduos visualmente para autocorrelação.
Uma autocorrelação positiva é identificada por um agrupamento de resíduos com o mesmo sinal. Uma autocorrelação negativa é identificada por rápidas mudanças nos sinais de resíduos consecutivos.
Use a estatística Durbin-Watson para testar a presença de autocorrelação.
O teste está baseado na suposição de que erros são gerados por um processo autorregressivo de primeira ordem. Se houver observações faltantes, elas são omitidas dos cálculos, e apenas as observações não faltantes são usadas.
Para obter uma conclusão do teste, é necessário comparar a estatística exibida aos limites inferiores e superiores em uma tabela. Se D > limite superior, não existe correlação; se D < limite inferior, existe correlação positiva; se D está entre os dois limites, o teste é inconclusivo.