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在計量經濟學領域，DW檢驗是一個十分重要的概念。很多人或許會問：什么是DW檢驗呢？DW檢驗即杜賓 - 瓦特森檢驗（Durbin - Watson test），它是一種常用的統計檢驗方法。主要用于檢驗回歸模型殘差序列是否存在一階自相關問題。在構建和分析回歸模型時，殘差的自相關性可能會影響模型的準確性和可靠性。通過DW檢驗，能幫助我們判斷模型中是否存在這種自相關現象，進而對模型進行合理調整和優化，以得到更精準、有效的回歸分析結果。

1、在生活當中dw檢查是常見的一種身體的檢查方式，dw檢查的結果要通過專業的判斷來進行結論的，在通常情況下檢查的t對應的prob是需要根據參數來進行判斷，如果衡量出現偏差就很容易出現錯誤數據，從而容易影響到準確性。

2、參數顯著性的檢驗t檢驗對應的Prob，若小于0.05則參數的顯著性檢驗會通過，再看R方，越接近1，擬合的優度越高;F的P值，小于0.05模型才顯著，DW用來檢驗殘差序列的相關性，在2的附近，說證明殘差序列不相關。

3、標準差是指衡量回歸系數值的穩定性與可靠性的，越小則越穩定，解釋變量的估計值T值是用來檢驗系數是否為零的，若值大于臨界值則更可靠。

4、估計值顯著性的概率值都小于5%水平，則說明系數是顯著的。R方是指回歸的擬合程度，越接近1說明擬合的越完美。調整的R方隨著變量的增加，對增加的變量進行懲罰。

5、D-W值是衡量回歸殘差是否序列自上午相關，假如嚴重偏離2，則被認為存在序列相關的問題。F統計值是衡量回歸方程的整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。