En estadística, el estadístico de Durbin-Watson, desarrollado por el reputado economista Watson, es un estadístico de prueba que se utiliza para detectar la presencia de autocorrelación (una relación entre los valores separados el uno del otro por un intervalo de tiempo dado) en los residuos (errores de predicción) de un análisis de la regresión. Lleva el nombre de James Durbin y Geoffrey Watson. La distribución en pequeñas muestras de este estadístico se deriva de John von Neumann (von Neumann, 1941). Durbin y Watson (1950, 1951) aplicaron el contraste para los residuales de mínimos cuadrados y desarrollaron pruebas para la hipótesis nula de que los errores no están correlacionados en serie frente a la alternativa de que siguen un proceso de primer orden autorregresivo. 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).