Почему статистика Дарбина-Уотсона эффективна в диагностике автокорреляции?

Статистика Дарбина-Уотсона эффективна в диагностике автокорреляции, потому что позволяет проверить пару гипотез: lib.tsu.ru

1. Гипотеза об отсутствии автокорреляции против альтернативы — возмущения автокоррелированы (или в двух других версиях: существует положительная корреляция или отрицательная). lib.tsu.ru

При этом тест не проверяет, действительно ли автокорреляция имеет вид авторегрессии первого порядка, вид авторегрессионной зависимости постулируется, а проверяется только наличие или отсутствие автокорреляции первого порядка. lib.tsu.ru

Значение статистики Дарбина-Уотсона в диапазоне от 0 до 4 указывает на следующее: www.investopedia.com

• Значение 2,0 указывает на отсутствие автокорреляции в выборке. www.investopedia.com
• Значения от 0 до менее 2 означают наличие положительной автокорреляции. www.investopedia.com
• Значения от 2 до 4 означают отрицательную автокорреляцию. www.investopedia.com

Однако у этого критерия есть и недостатки: он даёт достоверные результаты только для больших выборок и не способен выявлять автокорреляцию второго и более высоких порядков. scienceforum.ru ru.wikipedia.org