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stata中的自相關檢驗操作及其分析是怎么樣的，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
回歸分析診斷中的自相關檢驗是另外一個重要的內容，它有多種檢驗方法，包括圖示法、BG檢驗、Q檢驗、DW檢驗等，這里介紹如何使用stata進行圖示法的檢驗，包括殘差與其滯后一階殘差項的散點圖、殘差的自相關圖等，并對結果如何進行分析與判斷。
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這里建立如下回歸模型：
用stata進行估計，代碼為：
regress lgasq lincome lgasp lpnc lpuc
結果為：
2
畫出殘差和其滯后一階的散點圖與線性擬合圖
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性，因此，方程可能存在自相關。
3
殘差的自相關圖
ac e1
結果為：
第一個豎條就是說時滯為1時的自相關系數約0.70，以此類推。圖中灰色區域95%置信區間的陰影區域標注，在這一區間之外的那些相關都是個體顯著的。從上圖來看，殘差與滯后一階、二階存在著顯著的自相關性，也說明方程可能存在自相關。
關于stata中的自相關檢驗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，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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