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r - 如何使用 R 中的 prais_winsten 函数获得 Durbin-Watson 统计的 p 值？

问题描述

我正在尝试获取转换后的 Durbin-Watson 统计量的 p 值。

用于dwtest检查我的时间序列数据的 AR(1) 序列相关性会产生以下结果：

dwtest(rate ~ x + y + z,
+       data = data)

Durbin-Watson test

data:  rate ~ time + consent + tsi
DW = 1.243, p-value = 0.003155
alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0

这就是我使用 prais_winsten 估计器的原因。

prais <- prais_winsten(rate ~ x + y + z, 
                          data = data)

summary(prais)产生以下

...
Durbin-Watson statistic (original): 1.243 
Durbin-Watson statistic (transformed): 1.566

所以我现在有我的 prais-winsten 模型的 DW 统计量，但没有 p 值。有没有办法使用这种方法接收它们？报告DW统计量时是否需要报告p值？

标签： rp-valueautocorrelation

解决方案

我不确定这是否是你要找的。p 值在summary输出中。您可以通过以下方式获得它们：summary(prais)$coefficients[, "Pr(>|t|)"]

干杯，里科

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