1、r=0，就是近似于2的DW值表示残差不存在相关性。
2、r>0，就是接近0的DW值表示正相关。
3、r 回答于 2022-12-02
dw检验残差是存在序列相关性。
通过DW值是判断残差是否存在自相关的,如果需要检验原始数据是否存在自相关,比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法,通过观察自相关图来判断。
T是样本容量，bj是一阶滞后变量Xj的系数估计量 。当|h| >Za/2时拒绝p=0的假设求出残差项，并把作为随机误差项的估计值，画出的散点图。由于把残差项作为随机误差项的估计值，随机误差项的性质也应能在残差中反映出来。
特征：
在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。
δ*遵从标准正态分布N(0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。
有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。
DW值落在了不确定范围，就不能直接对建立的回归模型进行分析。因为DW检验并没有说明不存在自相关问题，如果直接利用，可能会使回归参数估计的方差变大、模型显著性检验失去意义、预测精度降低等问题。可以选择其他的自相关问题检验方法如回归检验法（对随机误差项的估计值即残差进行回归建模，检验是否存在一阶及更高阶段的自相关性）或游程检验法（通过残差符号变化情况来检验随机误差项“随机”）来进一步判断自相关问题是否存在。
