La statistique de Durbin-Watson est un outil statistique qui détecte si les résidus de la régression sont autocorrélés. Autocorrélation est un problème statistique où les résidus d'une régression des séries chronologiques 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 standard. Cela signifie que si votre régression a des problèmes d'auto-corrélation, il peut y avoir des résultats qui semblent être statistiquement significative, mais ne sont pas. Ainsi, le calcul d'une statistique de Durbin-Watson utilisant Stata vous permettra de voir si cela est un sujet de préoccupation.
Ouvrez la base de données Stata et formater dans un format de série de temps où chaque ligne de données représente une période de l'année ou à 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 an = _n. Si vos données sont mis en place de différents endroits observés au fil du temps, vous pouvez utiliser: bysort lieu: gen an = _n, où endroit est l'emplacement que vous avez observé
Utilisez la commande tsset de préciser la période de vos données et permettre à la statistique de Durbin-Watson à calculer. Par exemple, si les données sont mis en place où l'année est la variable de séries chronologiques, vous devez entrer: tsset année
Utilisez la commande estat pour générer la statistique de Durbin-Watson. Pour ce faire, en utilisant le code estat dwatson si vos données sont strictement endogène 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 supérieur 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 ya des problèmes de corrélation de série qui doivent être abordées.