Автокорреляция может быть вызвана отсутствием в модели важной объясняющей переменной. Нужно попытаться определить данный фактор и включить его в модель. Кроме этого, можно попробовать изменить форму зависимости. Но если все разумные процедуры изменения спецификации модели исчерпаны, а автокорреляция все равно имеет место, то можно воспользоваться авторегрессионным преобразованием.
Рассмотрим случай парной линейной регрессии. Вместо переменных x, y рассматриваются переменные , , значения которых вычисляются по правилу:
, , , где .
Первые значения переменных вычисляются по формулам:
, .
Затем нужно пересчитать значение коэффициента по формуле: .