我正在试验cabbages数据集和线性回归R。我对模型“维生素 C 浓度作为卷心菜头重的函数”进行了 Durbin-Watson 检验，并得到了显着的自相关结果：

data(cabbages, package = "MASS")
lmtest::dwtest(VitC ~ HeadWt, alternative="two.sided", data=cabbages)

结果：

Durbin-Watson test

data:  VitC ~ HeadWt
DW = 1.2929, p-value = 0.003546
alternative hypothesis: true autocorrelation is not 0

1. 在这种情况下，我应该如何解释这种显着自相关的结果？
2. 这是否意味着线性回归不适合这个数据集？如果是，有哪些替代方案？
3. 在这种情况下，Durbin-Watson 测试是否合适，因为它不是时间序列？

我阅读了有关 Durbin-Watson 测试的几篇文章（例如1、2、3）。我注意到，通常在计量经济学和时间序列分析的背景下提到它，但不清楚在什么情况下使用这个测试是合适的，在什么情况下不适合。