Ao se aplicar um modelo de tendência, cujo tempo é utilizad...

Sim, ao aplicar um modelo de regressão linear que inclui uma tendência temporal, é importante considerar a possibilidade de autocorrelação serial nos resíduos do modelo. O teste de Durbin-Watson é uma ferramenta comumente utilizada para verificar a presença de autocorrelação nos resíduos.

A autocorrelação serial ocorre quando os resíduos de um modelo de regressão linear estão correlacionados ao longo do tempo, o que viola uma das suposições básicas do modelo de regressão linear clássico, a independência dos resíduos.

O teste de Durbin-Watson é específico para detectar autocorrelação de primeira ordem (ordem 1) nos resíduos. Ele testa a hipótese nula de que não há autocorrelação positiva ou negativa nos resíduos em relação aos retardos (lags) um do outro.

Se o teste de Durbin-Watson indicar que há autocorrelação nos resíduos, isso pode indicar que o modelo não está capturando toda a estrutura temporal dos dados ou que existe algum padrão de comportamento não explicado pela tendência temporal incluída no modelo.

Portanto, ao aplicar um modelo de tendência com tempo como variável explicativa em uma regressão linear, é aconselhável realizar o teste de Durbin-Watson para verificar a autocorrelação serial dos resíduos e considerar medidas corretivas, como a inclusão de termos de autocorrelação nos modelos, se necessário.