在r中线性回归显示的结果哪个表示DW

在R中，线性回归模型的摘要结果默认不会提供Durbin-Watson（DW）统计量。DW统计量是用于检测残差自相关的一种指标，其值越接近于2，表示残差之间不存在一阶自相关；如果小于1或大于3，则可能存在正或负的一阶自相关。

要在R中获取线性回归模型的Durbin-Watson统计量，你可以使用lmtest包中的dwtest()函数。以下是如何计算和查看Durbin-Watson统计量的步骤：

1. 安装并加载lmtest包。
2. 使用lm()函数拟合线性回归模型。
3. 使用dwtest()函数计算Durbin-Watson统计量。

示例代码如下：

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

# 假设的线性回归数据
GDP <- c(22250.45, 24791.83, 27379.22, 29550.19, 32665.38, 35478.09, 42021.95, 45828.31)
EnergyConsumption <- c(12083.97, 13310.45, 13766.37, 13827.77, 13954.63, 14159.66, 14074.61, 15019.74)
df <- data.frame(GDP, EnergyConsumption)

# 构建线性回归模型
model <- lm(EnergyConsumption ~ GDP, data = df)

# 计算Durbin-Watson统计量
dw_result <- dwtest(model)

# 打印Durbin-Watson统计量
print(dw_result)

运行上述代码后，dw_result将包含Durbin-Watson统计量的值和相应的p值。如果p值小于你设定的显著性水平（例如0.05），则可以认为残差存在自相关。需要注意的是，Durbin-Watson统计量对于小样本不够敏感，且在使用该统计量时还应该考虑模型的其他诊断方法，以确保模型的适当性。