stata中的自相關(guān)檢驗(yàn)操作及其分析是怎么樣的，針對這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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回歸分析診斷中的自相關(guān)檢驗(yàn)是另外一個(gè)重要的內(nèi)容，它有多種檢驗(yàn)方法，包括圖示法、BG檢驗(yàn)、Q檢驗(yàn)、DW檢驗(yàn)等，這里介紹如何使用stata進(jìn)行圖示法的檢驗(yàn)，包括殘差與其滯后一階殘差項(xiàng)的散點(diǎn)圖、殘差的自相關(guān)圖等，并對結(jié)果如何進(jìn)行分析與判斷。

這里建立如下回歸模型：

用stata進(jìn)行估計(jì)，代碼為：

regress lgasq lincome lgasp lpnc lpuc

結(jié)果為：

畫出殘差和其滯后一階的散點(diǎn)圖與線性擬合圖

predict?e1,restwoway(scatter e1 L.e1) (lfit e1 L.e1)

得到圖形：

殘差的散點(diǎn)圖與線性擬合圖可以看出，殘差e1與其滯后一階的殘差存在一定的線性相關(guān)性，因此，方程可能存在自相關(guān)。

殘差的自相關(guān)圖

ac e1

結(jié)果為：

第一個(gè)豎條就是說時(shí)滯為1時(shí)的自相關(guān)系數(shù)約0.70，以此類推。圖中灰色區(qū)域95%置信區(qū)間的陰影區(qū)域標(biāo)注，在這一區(qū)間之外的那些相關(guān)都是個(gè)體顯著的。從上圖來看，殘差與滯后一階、二階存在著顯著的自相關(guān)性，也說明方程可能存在自相關(guān)。

關(guān)于stata中的自相關(guān)檢驗(yàn)操作及其分析是怎么樣的問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。

網(wǎng)站標(biāo)題：stata中的自相關(guān)檢驗(yàn)操作及其分析是怎么樣的
文章源于：http://jinyejixie.com/article0/ppsiio.html

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