Durbin-Watson 检验，又称 DW 检验，是用来检验回归分析中残差的自相关性的。
假设残差为 e t e_t et，各残差的相关性方程用 e t = ρ e t − 1 + v t e_t=\rho e_{t-1}+v_t et=ρet−1+vt，检验的原假设为： ρ = 0 \rho=0 ρ=0，备选假设： ρ ≠ 0 \rho\neq 0 ρ=0，检验统计量：
d = ∑ t = 2 T ( e t − e t − 1 ) 2 ∑ t = 1 T e t 2 d=\frac{\sum^{T}_{t=2}(e_t-e_{t-1})^2}{\sum^{T}_{t=1}e_t^2} d=∑t=1Tet2∑t=2T(et−et−1)2
由于 d d d 近似等于 2 ( 1 − ρ ) 2(1-\rho) 2(1−ρ)，所以该统计量值越接近 2 越好，一般在 1~3 之间说明没问题，小于 1 这说明残差存在自相关性（有临界值表可以查）。
若没有通过 DW 检验，则需要修改模型或对数据进行处理。
参考资料：
https://wenku.baidu.com/view/1c4d5756be1e650e52ea9960.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Durbin%E2%80%93Watson_statistic
