残差に自己相関がある時系列データy(1),y(2),y(3),...,

残差に自己相関がある時系列データy(1),y(2),y(3),...,y(n)
に対して上昇トレンド（線形）が有意に存在することを
統計的検定で示したい場合はどのようにすればよいのでしょうか？

単にデータ

時刻（x）値(y)
11.512472
21.594956
31.636873
41.711896
51.570067
61.440109
71.550716
81.55284
91.372756
・・・・・・

に対して単回帰分析（y=a+b*x）を行い、初級の統計で習うように
係数aの仮説検定H0:a=0 H1:a!=0に対応するp値を見ようとも
最初は思ったのですが、どうも系列相関を
無視して分析しているのが気になっていまいちすっきりしません。

適切な方法がわかる方がいたら、ご教示いただければ幸いです。

No.1 ベストアンサー 回答者： ibm_111 回答日時： 2010/09/15 07:48

http://www.google.co.jp/search?hl=ja&safe=off&cl …
で、上からみていって最初のpdf
? 誤差項の系列相関(1)：定義と問題点 ?
で、3枚めに
「2 自己回帰(AR)モデルによる系列相関の定式化」
という項目があります。

私の勉強した本だと、「計量経済学」
http://www.amazon.co.jp/gp/product/toc/481154312 …
に、「自己相関」という章があります。
どんな内容かは忘れました・・・

この回答へのお礼

教えていただいた文献を読んで、結局Newey-West修正で乗り切ることにしました。
お忙しい中、ご回答いただき誠にありがとうございました。

お礼日時：2010/09/23 21:01