DW较低说明存在相关性，R方高说明你和良好
另外，你这个模型应该是（Y - Y的平均值）=常数项+a(x1-x1的平均值）+b(x2-x2的平均值）+c(x3-x3的平均值）+residual（估计这个也是减去平均值了）吧，也就是说X1X2X3前面是有系数的!优点就是对一些变量较大和较小的数目在一起回归的话，中心化后，变量的数据变化范围稳定！缺点：我认为用Y - Y的平均值作为被解释变量不可以!
我觉得这个模型不是最好的模式！

均值是全样本的吗？

这不就是FE模型吗?

DW值不能简单的看大小，如果是一阶相关，那应该是2左右为好，并不是越小越好。

这个方法的话，其实我看到的是关于连续变量交叉项的解释。
Recentering以后理论上的回国结果是不变的，但是却可以更好地解释，尤其对于交叉项而言。
当然，连续交叉本身理论上就是个不太好解决的问题。