r语言多元线性回归DW检验

多元线性回归中的DW（Durbin-Watson）检验用于检验回归模型中残差项之间是否存在自相关性。DW检验的原假设是残差项之间不存在自相关性，备择假设是残差项之间存在正向或负向的自相关性。

在R语言中，可以使用`lmtest`包中的`dwtest()`函数进行DW检验。下面是一个演示的例子：

# 安装并加载lmtest包
install.packages("lmtest")
library(lmtest)

# 创建一个多元线性回归模型
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data)

# 进行DW检验
dwtest(model)

上述代码中，`y`是因变量，`x1`、`x2`、`x3`是自变量，`data`是包含这些变量的数据集。`dwtest()`函数会返回DW检验的结果，其中包括DW统计量的值和对应的p值。

如果DW统计量的值接近于2，则说明残差项之间不存在自相关性。如果DW统计量的值显著小于2，则说明存在正向自相关性；如果DW统计量的值显著大于2，则说明存在负向自相关性。