R语言检验各观测值间相互独立，即残差之间不存在自相关

在R语言中，检验观察值之间的相互独立性和残差之间的自相关性通常用于验证线性回归模型假设的合理性。其中，残差间的自相关性（Autocorrelation in Residuals）如果存在，可能会影响估计的精度和假设检验的结果。

一种常见的检测方法是通过计算残差的ACF（Auto-Correlation Function）和PACF（Partial Auto-Correlation Function）。ACF显示了残差序列与其滞后版本的相关程度，而PACF则排除了更高阶影响因素的影响。在`ggplot2`包的`autoplot()`函数可以绘制出直观的图形，比如`acf()`和`pacf()`函数。

例如，你可以这样做：

# 假设你已经有了名为'residuals_model'的残差数据
acf(residuals_model)
pacf(residuals_model)

# 如果自相关的p值小于预设的显著性水平（如0.05），就可能存在自相关
cor_test <- acf(residuals_model, plot=FALSE)$acf
if (cor_test[2] > 0 & cor_test[2]$p.value < 0.05) {
  print("存在第一阶自相关")
}

此外，`lmtest`包中的`durbinWatsonTest()`函数也可以专门用于Durbin-Watson测试，它直接返回一个统计量和p值，判断是否存在一阶正自相关。