Lleva el nombre de James Durbin y Geoffrey Watson.
Más tarde, John Denis Sargan y Alok Bhargava desarrollaron varias pruebas estadísticas del tipo von Neumann-Durbin-Watson para la hipótesis nula de que los errores en un modelo de regresión siguen un proceso con una raíz unitaria contra la hipótesis alternativa de que los errores siguen un proceso estacionario de primer orden autorregresivo (Sargan y Bhargava, 1983).
Si d> 2, los términos de error sucesivos están correlacionados negativamente.
En las regresiones, esto puede implicar una subestimación del nivel de significación estadística.
Para probar la autocorrelación negativa con nivel de significancia α, el estadístico de prueba (4 - d) se compara con los valores críticos inferior y superior (dL,α and dU,α): Correlación serial negativa implica que un error positivo para una observación aumenta la probabilidad de un error negativo para otra observación y un error negativo para uno aumenta las posibilidades de un error positivo para otra observación.