{"id":666,"date":"2023-07-29T03:58:36","date_gmt":"2023-07-29T03:58:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-de-durbin-watson-r\/"},"modified":"2023-07-29T03:58:36","modified_gmt":"2023-07-29T03:58:36","slug":"teste-de-durbin-watson-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-de-durbin-watson-r\/","title":{"rendered":"Como realizar um teste de durbin-watson em r"},"content":{"rendered":"

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Um dos principais pressupostos da regress\u00e3o linear<\/a> \u00e9 que n\u00e3o h\u00e1 correla\u00e7\u00e3o entre os res\u00edduos, ou seja, os res\u00edduos s\u00e3o independentes.<\/span><\/p>\n

Uma forma de determinar se esta suposi\u00e7\u00e3o \u00e9 atendida \u00e9 realizar um teste de Durbin-Watson<\/a> , que \u00e9 usado para detectar a presen\u00e7a de autocorrela\u00e7\u00e3o nos res\u00edduos de uma regress\u00e3o. Este teste usa as seguintes suposi\u00e7\u00f5es:<\/span><\/p>\n

H 0<\/sub> (hip\u00f3tese nula):<\/strong> N\u00e3o h\u00e1 correla\u00e7\u00e3o entre os res\u00edduos.<\/span><\/p>\n

H A<\/sub> (hip\u00f3tese alternativa):<\/strong> Os res\u00edduos s\u00e3o autocorrelacionados.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como realizar um teste de Durbin-Watson em R.<\/span><\/p>\n

Exemplo: teste Durbin-Watson em R<\/strong><\/span><\/h3>\n

Para realizar um teste de Durbin-Watson, devemos primeiro ajustar um modelo de regress\u00e3o linear. Usaremos o conjunto de dados R integrado mtcars<\/strong> e ajustaremos um modelo de regress\u00e3o usando mpg<\/strong> como vari\u00e1vel preditora e disp<\/strong> e wt<\/strong> como vari\u00e1veis explicativas.<\/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
 Ent\u00e3o podemos realizar um teste Durbin-Watson usando a fun\u00e7\u00e3o durbinWatsonTest()<\/strong> do pacote porque<\/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
 A partir do resultado, podemos ver que a estat\u00edstica de teste \u00e9 1,276569<\/strong> e o valor p correspondente \u00e9 0,034<\/strong> . Como este valor p \u00e9 inferior a 0,05, podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que os res\u00edduos deste modelo de regress\u00e3o s\u00e3o autocorrelacionados.<\/span><\/p>\n
 O que fazer se a autocorrela\u00e7\u00e3o for detectada<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Se voc\u00ea rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que a autocorrela\u00e7\u00e3o est\u00e1 presente nos res\u00edduos, voc\u00ea ter\u00e1 v\u00e1rias op\u00e7\u00f5es para corrigir esse problema se consider\u00e1-lo suficientemente s\u00e9rio:<\/span><\/p>\n
    \n
  •  Para correla\u00e7\u00e3o serial positiva, considere adicionar defasagens da vari\u00e1vel dependente e\/ou independente ao modelo.<\/span><\/li>\n
  •  Para correla\u00e7\u00e3o serial negativa, certifique-se de que nenhuma de suas vari\u00e1veis esteja atrasada demais<\/em> .<\/span><\/li>\n
  •  Para correla\u00e7\u00e3o sazonal, considere adicionar dummies sazonais ao modelo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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