怎么使用Stata畫圖檢驗自相關呢?可能有的朋友還不會，那么現在小編就將為大家講解Stata畫圖檢驗自相關的方法，有需要的朋友可以來看看哦，希望可以幫助到大家。

　　首先，打開小編準備的數據集，然后觀察對數據集進行初步的觀察。

　　通過觀察我們可以得知t是時間變量，第一步我們應該設定變量t為時間表示。

　　tsset t

　　我們對已有的數據進行回歸

　　reg y x1 x2 x3

　　解釋：對變量進行回歸，在實際分析中僅需要將你想要分析的被解釋變量和解釋變量帶入即可。

　　(圖片是我舉的例子)

　　如果實際應用中的數據是時間序列，那么有很大可能性存在自相關性，所以從繪制殘差與殘差滯后的散點圖，來觀察是否存在自相關性

　　predict e1,r

　　twoway scatter e1 L.e1 || lfit e1 L.e1

　　解釋：1.選項r是residual，表示的是殘差

　　2.twoway scatter表示的是畫散點圖，||表示的是并列畫在一張圖上，L.表示滯后，lfit表示的是linear fit，更多信息可以參考我的其他經驗。

　　通過觀察，我們可以看出時間趨勢與殘差散點圖存在相關關系，我們可以初步認為存在1階正的自相關。

　　我們可以進一步畫一下，二階滯后的散點圖

　　twoway scatter e1 L2.e1 || lfit e1 L2.e1

　　觀察直線幾乎是水平的，我們初步判斷不存在2階滯后的自相關。

　　進一步地我們可以使用stata繪制殘差的自相關圖

　　ac e1

　　解釋：1.ac代表的是autocorrelation

　　通過觀察自相關圖我們看出，除了1階自相關十分接近95%的置信區間，其他的都能夠比較好的拒絕存在自相關這一原假設。其中灰色的區域表示的是自相關的置信區間。

　　以上就是小編分享的Stata畫圖檢驗自相關的方法，還不會的朋友趕緊來學習學習哦。