Comment calculer durbin-watson statistique

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Choses que vous devez

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Le calcul d`une statistique de Durbin-Watson doesn`t have to be difficult.

La statistique de Durbin-Watson est un outil statistique qui détecte si les résidus de la régression sont autocorrélées. Autocorrélation est un problème statistique où les résidus d`une régression de séries temporelles ne sont pas aléatoires, mais plutôt avoir un certain type de modèle. Ce problème ne biaise pas les coefficients de l`estimation, mais elle a un impact sur les erreurs types. Cela signifie que si votre régression a des problèmes d`autocorrélation, il peut y avoir des résultats qui semblent être statistiquement significative, mais ne sont pas. Ainsi, le calcul d`une statistique de Durbin-Watson en utilisant Stata vous permettra de voir si cela est un sujet de préoccupation.

Choses que vous devez

Stata, version 9 ou supérieur

Des séries chronologiques définies

Ouvrez la base de données Stata et formater dans un format de série chronologique où chaque ligne de données représente une période de l`année ou de temps distinctes.
Créer une variable nominale pour chaque période de temps. Si vos données ne dispose que d`une période, vous pouvez utiliser le code: gen année = _n. Si vos données sont mis en place de différents endroits observés au fil du temps, vous pouvez utiliser: bysort lieu: gen année = _n, où endroit est l`emplacement que vous avez observé
Utilisez la commande tsset pour spécifier la durée de vos données et de permettre la statistique Durbin-Watson pour calculer. Par exemple, si les données sont mis en place où l`année est la variable de série chronologique, vous devez entrer: tsset année
Utilisez la commande estat pour générer la statistique Durbin-Watson. Pour ce faire, en utilisant le code estat dwatson si vos données sont strictement endogènes et estat durbinalt si vos données ne sont pas strictement endogène.
Interpréter les résultats en regardant la p-valeur et les statistiques du chi carré. Les tests p-valeur pour la corrélation sérielle. Si la p-valeur est supérieure à 0,05, alors il n`y a pas de corrélation de série et vos données sont bien. Si la valeur de p est inférieure à 0,05 puis il y a des problèmes de corrélation série qui doivent être abordées.