Durbin-Watson: teste de autocorrelação

A autocorrelação significa que os resíduos seguem um padrão em sequência — cada erro influencia o seguinte. É comum em séries temporais ou dados de produção ordenados.

Estatística DW:
  • DW ≈ 2,0: ideal — sem autocorrelação
  • DW < 1,5: autocorrelação positiva (os erros derivam na mesma direção)
  • DW > 2,5: autocorrelação negativa (os erros alternam de direção)
Impacto: a autocorrelação infla o R² e torna os erros padrão pouco confiáveis. Considere adicionar variáveis defasadas no tempo ou ordenar os dados de outra forma.
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Experimente: execute uma regressão com dados ordenados no tempo → verifique o cartão Durbin-Watson nos Resultados. Valores longe de 2,0 sugerem efeitos de ordem.
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