{"id":667,"date":"2023-07-29T03:58:36","date_gmt":"2023-07-29T03:58:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-durbin-watson-r\/"},"modified":"2023-07-29T03:58:36","modified_gmt":"2023-07-29T03:58:36","slug":"test-di-durbin-watson-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-durbin-watson-r\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test di durbin-watson in r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Uno dei presupposti chiave della regressione lineare<\/a> \u00e8 che non vi sia alcuna correlazione tra i residui, ovvero che i residui siano indipendenti.<\/span><\/p>\n

Un modo per determinare se questa ipotesi \u00e8 soddisfatta \u00e8 eseguire un test di Durbin-Watson<\/a> , utilizzato per rilevare la presenza di autocorrelazione nei residui di una regressione. Questo test utilizza le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n

H 0<\/sub> (ipotesi nulla):<\/strong> non esiste correlazione tra i residui.<\/span><\/p>\n

H A<\/sub> (ipotesi alternativa):<\/strong> i residui sono autocorrelati.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come eseguire un test di Durbin-Watson in R.<\/span><\/p>\n

Esempio: test di Durbin-Watson in R<\/strong><\/span><\/h3>\n

Per eseguire un test di Durbin-Watson, dobbiamo prima adattare un modello di regressione lineare. Utilizzeremo il set di dati R integrato di mtcars<\/strong> e adatteremo un modello di regressione utilizzando mpg<\/strong> come variabile predittiva e disp<\/strong> e wt<\/strong> come variabili esplicative.<\/span><\/p>\n

 #load mtcars dataset\n<\/span>data(mtcars)\n\n#view first six rows of dataset\n<\/span>head(mtcars)\n\n                   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb\nMazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4\nMazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4\nDatsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1\nHornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1\nHornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2\nValiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1\n\n#fit regression model\n<\/span>model <- lm(mpg ~ disp+wt, data=mtcars)\n<\/strong><\/pre>\n
 Quindi possiamo eseguire un test Durbin-Watson utilizzando la funzione durbinWatsonTest()<\/strong> dal pacchetto perch\u00e9<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #load car package\n<\/span>library(car)\n\n#perform Durbin-Watson test\n<\/span>durbinWatsonTest(model)\n\nLoading required package: carData\n lag Autocorrelation DW Statistic p-value\n   1 0.341622 1.276569 0.034\n Alternative hypothesis: rho != 0<\/strong><\/pre>\n
 Dal risultato, possiamo vedere che la statistica del test \u00e8 1.276569<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 0.034<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l’ipotesi nulla e concludere che i residui di questo modello di regressione sono autocorrelati.<\/span><\/p>\n
 Cosa fare se viene rilevata l’autocorrelazione<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Se rifiuti l’ipotesi nulla e concludi che nei residui \u00e8 presente l’autocorrelazione, hai diverse opzioni per correggere questo problema se lo consideri abbastanza serio:<\/span><\/p>\n
    \n
  •  Per una correlazione seriale positiva, prendere in considerazione l’aggiunta di ritardi della variabile dipendente e\/o indipendente al modello.<\/span><\/li>\n
  •  Per la correlazione seriale negativa, assicurati che nessuna delle variabili abbia un ritardo eccessivo<\/em> .<\/span><\/li>\n
  •  Per la correlazione stagionale, prendere in considerazione l’aggiunta di dummy stagionali al modello.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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