Критерий Дарбина-Уотсона Опции

[Pinus]

Всем привет!
Смотрю вот, смотрю на эту статистику Дарбина-Уотсона и думаю, а надо ли ее применять в обычном регрессионном анализе? В программах она приводится, а какой в ней смысл что-то невдомек. Понятно - временные ряды - есть упорядоченность во времени. А в обычной регрессии какой порядок остатков?
И главное нигде нет предупреждений, что значение статистики зависит от порядка, в котором введены значения переменных и, соответственно, остатков.

[Pinus]

У меня вот такие размышления:
Наша задача (с использованием критерия Дарбина-Уотсона) - проверить одну из предпосылок регрессионного анализа - независимость остатков. Т.е. проверяется отсутствие сериальной корреляции. Но, в принципе, такие серии или циклы могут возникать не только во времени, но и, например, с увеличением объясняющей переменной (просто присутствует какой-то скрытый неконтролируемый процесс, который создает периодическое повторение величины или знаков остатков, при этом не отражаясь, в целом, на стабильности их дисперсии). Получается, что логично выстроить остатки в соответствие с увеличением регрессора и проверить, нет ли серий. Также, наверно, можно упорядочить остатки в соответствии с увеличением предсказанных значений зависимой переменной. Еще имеет место частный случай, когда необходимо проверить не возникает ли серий в последовательности проведения опыта. Все это не противоречит формуле критерия, и имеет смысл. Единственный остается неразрешимый вопрос: как быть с повторяющимися значениями? Тут, пожалуй, и заключается проблема. Видимо действительно нельзя.
В общем получается еще один пример, когда нельзя бездумно нажимать кнопки в программе, не разобравшись с теорией. То есть выходит, что для обычной регрессии критерий Дарбина-Уотсона можно использовать только в неких исключительных случаях. А чего тогда его предлагают во всех книгах и софте?
Тогда есть ли другие критерии или методы проверки независимости остатков?