Durbin-Watson: prueba de autocorrelación

La autocorrelación significa que los residuos siguen un patrón en secuencia: cada error influye en el siguiente. Es habitual en series temporales o datos de producción ordenados.

Estadístico DW:

• DW ≈ 2,0: ideal — sin autocorrelación
• DW < 1,5: autocorrelación positiva (los errores derivan en la misma dirección)
• DW > 2,5: autocorrelación negativa (los errores alternan de dirección)

Impacto: la autocorrelación infla el R² y hace poco fiables los errores estándar. Prueba a añadir variables con retardo temporal o a ordenar los datos de otra forma.