La statistica Durbin -Watson è uno strumento statistico che rileva se i residui della regressione sono autocorrelati . Autocorrelazione è un problema statistico in cui i residui di una regressione serie temporale non sono casuali , ma invece hanno un certo tipo di modello . Questo problema non polarizzazione i coefficienti della stima , ma ha un impatto sulle errori standard . Ciò significa che se il regressione ha problemi di autocorrelazione , ci possono essere risultati che sembrano essere statisticamente significativa , ma non lo sono. Così , calcolando una statistica Durbin -Watson utilizzando Stata vi permetterà di vedere se questo è un problema di concern.Things che vi serve

Stata , versione 9 o superiore

Time- serie di dati impostati

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aprire il database in Stata e formattare in un formato serie temporale in cui ogni riga di dati rappresenta un periodo di un anno o di tempo distinti .

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Crea una variabile dummy per ogni periodo di tempo . Se i dati ha un solo periodo , è possibile utilizzare il codice : gen anno = _n . Se i dati sono istituiti posti diversi osservate nel corso del tempo , è possibile utilizzare : Bysort posto : gen anno = _n , dove è posto qualunque luogo si osserva

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Utilizzare il comando tsset di specificare il periodo di tempo dei vostri dati e consentire la statistica Durbin -Watson per calcolare . Ad esempio , se i dati è impostato quando l’anno è la variabile serie storica , immettere: tsset anno

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Utilizzare il comando estat per generare la statistica di Durbin- Watson . Per fare ciò, utilizzando il codice dwatson estat se i dati sono durbinalt strettamente endogene e estat se i dati non sono strettamente endogeno.

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Interpretare i risultati , cercando il p – value e le statistiche chi -quadrato . I test p-value per correlazione seriale . Se il p-value è maggiore di 0.05, allora non c’è correlazione seriale i dati sono soddisfacenti . Se il valore di p è inferiore a 0,05 poi ci sono questioni serie correlazione che devono essere affrontate .