Mostra que a estatística LM para testar correlações seriadas de primeira ordem nos modelos de regressão podem ser computados usando o Filtro de Kalman. Demonstra que, quando faltam observações, a estatística LM para este teste é equivalente à estatística-teste derivada de Robinson (1985) usando a condição de semelhança nos tempos observados. Dá-se preferência ao modelo de Filtro de Kalman porque a estatística-teste para correlações seriadas de primeira ordem em modelos de regressões agregadas temporais podem ser obtidos como uma extensão do caso anterior.