怎么使用DW统计量来进行自相关检验？该检验方法的前提条件和局限性有哪些？
DW 检验是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(沃特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验方法，一般的计算机软件都可以计算出DW 值。给定显著水平α，依据样本容量n和解释变量个数k’，查D.W.表得d统计量的上界du和下界dL，当0<d<dL时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d向0的靠近而增强。当dL<d<du时，表明为不能确定存在自相关。当du<d<4-du时，表明不存在一阶自相关。当4-du<d<4-dL时，表明不能确定存在自相关。当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d向4的靠近而增强。
DW检验的前提条件：
（1）回归模型中含有截距项；
（2）解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）
（3）随机扰动项是一阶线性自相关。；
（4）回归模型中不把滞后内生变量（前定内生变量）做为解释变量。
（5）没有缺失数据，样本比较大。
DW检验的局限性：
（1）DW检验有两个不能确定的区域，一旦DW值落在这两个区域，就无法判断。这时，只有增大样本容量或选取其他方法
（2）DW统计量的上、下界表要求n15, 这是因为样本如果再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断
(3) DW检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.
(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量
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