残差がグラフィックから自己相関しているかどうかを確認する方法

OLS回帰を実行し、結果の残差をプロットする場合、残差が自己相関しているかどうかをどのように確認できますか？これについてのテストがあることは知っていますが（Durbin、Breusch-Godfrey）、プロットを見て、自己相関が問題になるかどうかを判断できるかどうか疑問に思っていました（異分散性のため、これはかなり簡単です）。

プロットを見ることができるだけでなく、一般的にはそれがより良いオプションだと思います。この状況での仮説検定は間違った質問に答えます。

調べる通常のプロットは、残差の自己相関関数（ACF）です。

自己相関関数は、自身のラグを有する（時系列など）残差の相関関係です。

ここでは、たとえば、Montgomeryらの小さな例からの残差のACFです。

一部のサンプルの相関関係（ラグ1、2、8など）は特に小さくありません（したがって、実質的に影響を与える可能性があります）が、ノイズの影響からはわかりません（サンプルは非常に小さい）。

編集：相関のない系列と相関の高い系列（実際には非定常系列）の違いを示すプロットは次のとおりです

上のプロットはホワイトノイズです（独立）。下の方はランダムウォークです（違いは元のシリーズです）-非常に強い自己相関があります。

サンプリングの変動が原因である可能性があるため、自己相関値の5％以下が間隔の外にある場合も珍しくありません。1つの方法は、最初の20個の値の自己相関プロットを作成し、複数の値が許容間隔の外にあるかどうかを確認することです。