La méthode du bootstrap est mise en oeuvre pour tester la présence ou l'absence d'autocorrélation des résidus dans un modèle linéaire. Le principe du test est de construire la distribution bootstrap du test de Durbin Watson en incorporant l'hypothèse nulle (ou des hypothèses alternatives pour en déterminer la puissance). On montre à partir de résultats sur le modèle AR (1) la validité asymptotique de la méthode et on l'étudie par simulations. La construction de la distribution bootstrap du Durbin Watson permet de résoudre le problème de la nature "inconclusive" de ce test.