D-W值，也稱爲Durbin-Watson值，用於衡量迴歸模型的殘差序列是否具有自相關性。D-W值接近2表示殘差序列是獨立的，不存在自相關性。如果D-W值顯著偏離2，則可能存在自相關性問題。具體來說：
當殘差與自變量之間互爲獨立時，D-W值大約爲2。
如果殘差序列相鄰兩點之間存在正相關關係，D-W值會小於2。
如果殘差序列相鄰兩點之間存在負相關關係，D-W值會大於2。
在參數顯著性檢驗中，通常會結合Prob值（P值）、R方值、F統計值和調整的R方值來綜合判斷迴歸模型的擬合程度和參數的顯著性。例如，Prob值小於0.05通常表示參數具有顯著性，R方值越接近1表示擬合程度越高，F統計值的P值小於0.05表示模型整體顯著，而調整的R方值是隨着變量的增加，對增加的變量進行的“懲罰”，用於衡量模型對新變量的解釋能力。