只能检验一阶不能检验高阶自相关

DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 约= 2(1 - r)

如果r = 0 也就是说近似于2的DW值表示残差不存在相关性

如果r >

0 也就是说接近0的DW值表示正相关

一般DW统计量的表提供d_l和d_u

DW < d_l 正相关

d_l

检验的统计量在原假设下服从F分布，F分布的随机数可以从两个卡方分布得来。

如果X服从自由度为d1的卡方分布，Y服从自由度为d2的卡方分布，那么:

(X/d1) / (Y/d2) 服从F(d1, d2)分布。

回归里的F检验一般来说n是样本数，k是独立变量(regressor)的数量(包含常数1)。

DW统计量是对OLS回归模型的残差序列进行自相关性检验的一种方法。它通过计算残差序列的自相关系数，来判断模型中是否存在自相关性。其中，DW统计量的取值范围为0到4，理想情况下，接近2表示残差序列不存在自相关性。计算DW统计量的步骤如下：

首先，计算OLS回归模型的残差序列；

然后，计算残差序列的一阶差分，并得到差分后的残差序列；

最后，根据差分后的残差序列计算DW统计量，即将相邻残差的平方和除以残差序列的平方和。通过比较DW统计量与2的关系，可以判断残差序列的自相关性。